径向基神经网络基函数中心确定方法改进研究的开题报告.docx

径向基神经网络基函数中心确定方法改进研究的开题报告
一、研究背景及意义
径向基神经网络（RBF）是一种常用的神经网络模型，由于具有非线性且局部化的特性，在分类、回归和拟合等问题中得到了广泛应用。然而，RBF网络的性能依赖于基函数中心的选择，基函数中心的不恰当选择可能导致网络性能下降或者收敛很慢。因此，研究径向基神经网络基函数中心的选择是很有必要的。
传统的基函数中心选择方法包括均匀采样、k均值聚类和相关性分析等方法。这些方法存在一些问题，如采样方法需要耗费大量的计算资源，k均值聚类方法依赖于初始点选择，而相关性分析可能会忽略一些特征之间非线性关系等。因此，在RBF网络基函数中心的选择方面，需要提出更加高效准确的方法，提升网络的性能。
二、研究内容及方法
本研究旨在改进径向基神经网络中基函数中心的选择方法，以提高网络的性能。具体来说，我们将从以下几个方面展开研究工作：
1.对传统的基函数中心选择方法进行分析评价，发现它们的优缺点，说明为什么需要改进其选择方法。
2.基于梯度下降、遗传算法等数学和计算方法，探究基函数中心选择问题，提出一种新的基函数中心选择方法。
3.通过在分类、回归和拟合等领域的实验，评估改进方法的有效性和性能。比较改进方法和传统方法的区别，以验证改进方法的优越性。
三、预期成果及意义
预期成果：
1.提出了一种高效准确的基函数中心选择方法，可以显著提升径向基神经网络性能。
2.通过实验验证了该改进方法的有效性和性能，表现出更好的性能。
研究意义：
本研究可以有效改进径向基神经网络中基函数中心选择问题，以提高网络的性能。这个方法可以在多个领域应用，包括分类、回归、拟合等，可以帮助提高模型训练的效率和准确性。此外，该方法还可以衍生出更多更加高效准确的新算法，为相关领域的发展做出贡献。
四、研究计划及进度安排
研究计划：
1.研究径向基神经网络和基函数中心选择问题的背景和发展。
2.分析和评价传统的基函数中心选择方法，并提出需要改进的部分。
3.探究基函数中心选择问题，形成一种新的基函数中心选择方法。
4.通过实验，验证新方法的可行性和性能，比较改进方法和传统方法的优劣。
研究进度安排：
第一周：查阅RBF网络相关资料，掌握基本原理和计算框架。
第二周：分析和评价传统的基函数中心选择方法。
第三周：探究基函数中心选择问题，形成一种新的基函数中心选择方法。
第四周：根据实验结果，对新方法进行调优和修改，保证合理有效。
第五周：总结研究成果，撰写毕业论文，并进行论文答辩。
五、参考文献
1.Huang,G.B.andChen,L.(2019)‘ConvolutionalRestrictedBoltzmannMachineforFeatureLearningonRadialBasisFunctionNetworks’,IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,30(2),pp.389-401.
2.Xu,X.andGao,S.(2019)‘AnImprovedRBFNeuralNetworkAlgorithmBasedonGeneticAlgorithm’,Proceedingsofthe2019InternationalConferenceonEducationandE-Learning,pp.141-145.
3.Hagan,M.T.andMenhaj,M.B.(1994)‘TrainingFeedforwardNetworkswiththeMarquardtAlgorithm’,IEEETransactionsonNeuralNetworks,5(6),pp.989-993.