23、径向基函数神经网络训练机制：模式分类的新方法

径向基函数神经网络训练机制：模式分类的新方法

1. 粒子位置更新规则

在相关算法中，每个粒子的位置会根据以下学习规则进行更新：
[p_i(t + 1) = p_i(t) + v_i(t + 1)]
其中，(\delta) 表示逐点向量乘法，(V(0,1)) 是一个返回 (r) 维向量的函数，其坐标是在 ([0, 1]) 上均匀分布随机生成的数字。(f_1) 和 (f_2) 是被称为认知和社会参数的正常数，(\omega) 是被称为惯性因子的正常数。逐点（或按元素）向量乘法是两个向量的逐元素乘法。根据现有文献，这些参数的典型值为：(\omega \in [0, 1])，(f_1) 和 (f_2) 应约为 1.5。在实验中，(f_1) 和 (f_2) 选择的值为 2，惯性因子 (\omega) 在 ((0.5,1)) 内进行伪随机选择。

2. RBF 网络训练算法

RBF 网络训练算法主要分为三个步骤，其流程图如下：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A([开始]):::startend --> B(定义输入空间的普通模糊划分并应用最近邻算法提取多维模糊子空间):::process
    B --> C(使用加权模糊 c - 均值细化模糊子空间以确定网络的基函数中心):::process
    C --&g