基于RBF神经网络的集成增量学习算法.pdf

基于RBF神经网络的集成增量学习算法 本文介绍了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的集成增量学习算法，以解决增量学习中的遗忘性问题和集成增量学习的网络增长过快问题。 一、径向基函数（RBF）神经网络 径向基函数（RBF）神经网络是一种常用的神经网络模型，它由输入层、隐层和输出层组成。隐层中的每个神经元都使用径向基函数作为激活函数，输出层则使用线性函数。RBF神经网络在函数逼近、分类、回归等领域具有很高的精度和鲁棒性。 二、增量学习问题 增量学习是机器学习中的一种重要问题，即如何在新的数据到来时，不断地更新模型，使其适应新的数据。然而，传统的机器学习算法往往存在遗忘性问题，即新的数据到来时，模型会遗忘之前学习的知识。 三、集成增量学习 集成增量学习是解决增量学习问题的一种方法，即通过组合多个模型来实现增量学习。然而，集成增量学习也存在网络增长过快的问题，即模型的规模会随着数据的增加而增加，从而影响模型的性能。 四、基于RBF神经网络的集成增量学习算法 为了解决增量学习中的遗忘性问题和集成增量学习的网络增长过快问题，本文提出了一种基于RBF神经网络的集成增量学习算法。该算法的主要思想是，为每个新的类别知识训练一个RBF神经网络，然后将其加入到集成系统中，从而组建成一个大的神经网络系统。 五、算法实现 在实现该算法时，我们使用最近中心法、最大概率法、最近中心与最大概率相结合的方法来确定获胜子网络，最后由获胜子网络输出结果。在最大概率法中，我们引入了自组织映射（SOM）的原型向量来解决类中心相似问题。 六、实验结果 我们使用UCI机器学习库中的Statlog（Landsat Satellite）数据集进行了实验，结果显示该网络在学习新类别知识后，既获得了新类别的知识也没有遗忘已学知识。 七、结论 本文提出了一种基于RBF神经网络的集成增量学习算法，以解决增量学习中的遗忘性问题和集成增量学习的网络增长过快问题。实验结果表明该算法能够有效地解决增量学习问题，具有很高的实际应用价值。