【摘要】：針對(duì)LM算法不能在線訓(xùn)練RBF網(wǎng)絡(luò)以及RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)算法中存在的問題,提出一種基于LM算法的在線自適應(yīng)RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法.該算法引入滑動(dòng)窗口和在線優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的思想,滑動(dòng)窗口的引入既使得LM算法能夠在線訓(xùn)練RBF網(wǎng)絡(luò),又使得網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)習(xí)參數(shù)的變化具有更好的魯棒性,并且易于收斂.在線優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中能夠根據(jù)訓(xùn)練樣本的訓(xùn)練誤差和隱節(jié)點(diǎn)的相關(guān)信息,在線自適應(yīng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),跟蹤非線性時(shí)變系統(tǒng)的變化,使網(wǎng)絡(luò)維持最為緊湊的結(jié)構(gòu),以保證網(wǎng)絡(luò)的泛化性能.最后通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出算法的性能.
[Abstract]:Aiming at the problem that LM algorithm can not train RBF network on line and design RBF network structure, an online adaptive RBF network optimization algorithm based on LM algorithm is proposed. This algorithm introduces the idea of sliding window and on-line optimization of network structure. The introduction of sliding window not only enables LM algorithm to train RBF network online, but also makes the network more robust to the change of learning parameters and easy to converge. On-line optimization of network structure enables the network to adjust its network structure on line adaptively according to the training error of training samples and the information of hidden nodes in the learning process, and to track the change of nonlinear time-varying system. Make the network maintain the most compact structure to ensure the generalization performance of the network. Finally, the performance of the proposed algorithm is verified by simulation experiments.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院;墨西哥國(guó)立理工大學(xué)高級(jí)研究中心自控中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61440059) 遼寧省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(201602363) 國(guó)家留學(xué)基金委項(xiàng)目(201508210045)
【分類號(hào)】：TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2424367