径向基函数神经网络的软竞争学习算法.PDF

第 1 期 电　　子 　　学 　　报 Vol . 30 　No . 1 　2002 年 1 月 ACTA ELECTRONICA SINICA Jan . 　2002 　 径向基函数神经网络的软竞争学习算法 张志华 ,郑南宁 ,史 　罡 ( 西安交通大学人工智能与机器人研究所 ,陕西西安 710049) ( ) ( ) 　　摘 　要 : 　本文构造了径向基函数 RBF 神经网络的一类软竞争学习算法 SCLA . 该算法的主要思想是首先在高 斯基函数中心向量的训练过程中引入了隶属度函数 ,对每个输入样本 ,所有中心向量根据该样本属于其代表的类的隶 属度值的大小进行自适应地调整 ;第二 ,把隶属度函数的模糊因子的倒数与模拟退火算法中的温度等同起来 ,在迭代 过程中采用递增的方式来调整它. SCLA 是 RBF 网络基于 k均值方法训练中心向量的学习算法的软竞争格式 ,它可以 克服后者对初始值敏感和死节点的问题. 仿真实验论证了 SCLA 是有效的. 关键词 : 　径向基函数 ; 软竞争学习; 模糊因子 ; 模拟退火 中图分类号 : 　TP183 　　　文献标识码 : 　A 　　　文章编号 : (2002) SoftComp etition Le arning Algorithm s of the Ra dial Ba si s Function Neural Network s ZHAN G Zhihua ,ZHEN G Nanning ,SHI Gang ( Institute of A rtif icial Intelligence and Robotics , Xi ’an J iaotong University , Xi ’an , Shaanxi 710049 , China) Ab stract : 　In this paper ,the softcompetition learning algorithms ( SCLA) of RBF neural networks are designed. The main ideas of the algorithms are :firstly ,membership functions are introduced into the training procedure of the center vectors of the Gaussian basis functions ,and for each input sample ,all center vectors are selfadaptively adj usted according to the values of the membership func tions ,in what degree the sample belongs to the classes that the center vectors represent ;secondly ,the reciprocal of the fuzzy factor of membership function are considered as the temperature of the