基于熵的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在軟測(cè)量中的應(yīng)用

摘要：為了更好地確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中心向量，并且使得最終的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以進(jìn)一步調(diào)整。提出了一種使用熵聚類的算法來(lái)首先確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)及其初始值，實(shí)現(xiàn)初始化的基礎(chǔ)上使用常規(guī)算法調(diào)整RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中心和訓(xùn)練寬度，最后使用基于互信息的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修剪算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。并將上述算法應(yīng)用于COD軟測(cè)量問(wèn)題中，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：改進(jìn)的算法與常規(guī)的算法相比，提高了訓(xùn)練速度和逼近精度。