基于LM算法的在线自适应RBF网结构优化算法

发布时间：2019-02-16 10:49

【摘要】：针对LM算法不能在线训练RBF网络以及RBF网络结构设计算法中存在的问题,提出一种基于LM算法的在线自适应RBF网络结构优化算法.该算法引入滑动窗口和在线优化网络结构的思想,滑动窗口的引入既使得LM算法能够在线训练RBF网络,又使得网络对学习参数的变化具有更好的鲁棒性,并且易于收敛.在线优化网络结构使得网络在学习过程中能够根据训练样本的训练误差和隐节点的相关信息,在线自适应调整网络结构,跟踪非线性时变系统的变化,使网络维持最为紧凑的结构,以保证网络的泛化性能.最后通过仿真实验验证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.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院;北京工业大学电子信息与控制工程学院;墨西哥国立理工大学高级研究中心自控中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61440059) 辽宁省自然科学基金项目(201602363) 国家留学基金委项目(201508210045)
【分类号】：TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2424367