Eine Anleitung zum Aufbau und Training neuronaler RBF-Netze mit MATLAB

Das radiale neuronale Netzwerk ist ein neuronales Netzwerkmodell, das häufig bei Problemen wie Funktionsanpassung, Klassifizierung und Clustering eingesetzt wird. Es verwendet die radiale Basisfunktion als Aktivierungsfunktion, wodurch es über hervorragende nichtlineare Anpassungsfähigkeiten und schnelle Konvergenz verfügt. Daher werden neuronale Netze auf radialer Basis in vielen technischen Anwendungsbereichen häufig eingesetzt.

In MATLAB können Sie das RBFNN-Modell mithilfe der Funktionen in der Toolbox „Neural Network Toolbox“ erstellen und trainieren. Darunter können RBFNN-Objekte über die Funktion newrb erstellt und über die Funktionen train und sim trainiert und vorhergesagt werden. Das Syntaxformat der

newrb-Funktion lautet:

net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)

wobei P die Eingabedaten, T die Zieldaten, GOAL der Trainingszielfehler, SPREAD die radiale Basisbreite und MN die Mindestanzahl von sind Trainingszeiten und DF ist die maximale Anzahl der Trainingszeiten. Diese Funktion gibt ein RBFNN-Objektnetz für nachfolgendes Training und Vorhersage zurück.

Das Syntaxformat der Zugfunktion ist:

[net,tr,Y,E] = train(net,P,T,Pi,Ai)

wobei net das RBFNN-Objekt ist, P die Eingabedaten sind, T die Zieldaten sind, Pi und Ai die Parameter des Trainingsalgorithmus sind, tr das ist Trainingsdatensatz, und Y ist die vorhergesagte Ausgabe, E ist der Fehler.

Das Syntaxformat der Sim-Funktion lautet:

Y = sim(net,P)

wobei net das RBFNN-Objekt, P die Eingabedaten und Y die vorhergesagte Ausgabe ist.

Beim Aufbau des RBFNN-Modells ist der Schlüsselparameter die radiale Basisbreite SPREAD, die die Breite und Anzahl der radialen Basisfunktionen steuert, was wiederum die nichtlineare Anpassungsfähigkeit und die Generalisierungsleistung des Modells beeinflusst. Normalerweise erfordert die Auswahl von SPREAD Experimente, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Beim Training des RBFNN-Modells können Sie verschiedene Trainingsalgorithmen verwenden, z. B. Trainingsalgorithmen auf der Basis des Gradientenabstiegs und Trainingsalgorithmen auf der Basis der kleinsten Quadrate. Unter anderem kann der auf dem Gradientenabstieg basierende Trainingsalgorithmus über die Parameter Pi und Ai der Zugfunktion eingestellt werden. Verwenden Sie beispielsweise die Trainlm-Funktion für das Training, wobei Pi die Trainingsschrittgröße und Ai die Trainingsbeschleunigung ist.

Im Folgenden werden die spezifischen Schritte zur Verwendung von MATLAB zum Erstellen und Trainieren des RBFNN-Modells vorgestellt.

1. Daten vorbereiten

Zuerst müssen Sie die Daten vorbereiten, einschließlich Eingabedaten und Zieldaten. Bei den Eingabedaten handelt es sich normalerweise um eine Matrix, wobei jede Zeile eine Stichprobe und jede Spalte ein Merkmal darstellt. Die Zieldaten sind normalerweise Vektoren, und jedes Element repräsentiert den Zielwert einer Stichprobe.

2. RBFNN-Objekt erstellen

Verwenden Sie die newrb-Funktion, um ein RBFNN-Objekt zu erstellen. Das Syntaxformat der newrb-Funktion lautet:

net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)

Unter diesen sind P die Eingabedaten, T die Zieldaten, GOAL der Trainingszielfehler, SPREAD die radiale Basisbreite und MN die minimale Anzahl von Trainingszeiten. und DF ist die maximale Anzahl an Trainingszeiten. Diese Funktion gibt ein RBFNN-Objektnetz für nachfolgendes Training und Vorhersage zurück.

3. Trainieren Sie das RBFNN-Modell

Verwenden Sie die Trainingsfunktion, um das RBFNN-Modell zu trainieren. Das Syntaxformat der Zugfunktion lautet:

[net,tr,Y,E] = train(net,P,T,Pi,Ai)

Unter diesen ist net das RBFNN-Objekt, P sind die Eingabedaten, T sind die Zieldaten, Pi und Ai sind die Parameter des Trainingsalgorithmus, tr ist der Trainingsdatensatz, Y ist die vorhergesagte Ausgabe und E ist der Fehler.

Die Parameter Pi und Ai der Zugfunktion können nach verschiedenen Trainingsalgorithmen eingestellt werden. Wenn Sie beispielsweise den Trainingsalgorithmus trainlm verwenden, der auf einem Gradientenabstieg basiert, können Sie Pi als Trainingsschrittgröße und Ai als Trainingsbeschleunigung festlegen.

4. Vorhersage

Verwenden Sie die Sim-Funktion, um neue Daten vorherzusagen. Das Syntaxformat der Sim-Funktion lautet:

Y = sim(net,P)

wobei net das RBFNN-Objekt, P die Eingabedaten und Y die vorhergesagte Ausgabe ist.

5. Bewerten Sie die Modellleistung

Verwenden Sie verschiedene Leistungsindikatoren, um das Modell zu bewerten, z. B. mittlerer quadratischer Fehler, Klassifizierungsgenauigkeit, Rückruf, Präzision usw. Diese Indikatoren können mithilfe von Korrelationsfunktionen in MATLAB berechnet werden.

Das Folgende ist ein vollständiger Beispielcode für die Konstruktion und das Training des RBFNN-Modells:

# 准备数据
load iris_dataset
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

# 创建RBFNN对象
spread = 1;
net = newrb(inputs, targets, 0, spread, 10, 50);

# 训练RBFNN模型
[net, tr] = train(net, inputs, targets);

# 预测
outputs = sim(net, inputs);

# 评估模型性能
mse = perform(net, targets, outputs);

In diesem Beispiel verwenden Sie zuerst die Ladefunktion, um den Irisblütendatensatz zu laden, und speichern Sie dann die Eingabedaten und Zieldaten in den Eingaben und Zielvariablen jeweils Mitte. Verwenden Sie dann die Funktion newrb, um das RBFNN-Objektnetz zu erstellen, legen Sie die radiale Basisbreitenverteilung auf 1, die minimale Anzahl der Trainingszeiten auf 10 und die maximale Anzahl der Trainingszeiten auf 50 fest. Verwenden Sie dann die Zugfunktion, um das RBFNN-Modell zu trainieren und den Trainingsdatensatz tr zurückzugeben. Schließlich wird die Sim-Funktion verwendet, um die Eingabedaten vorherzusagen, und die Perform-Funktion wird verwendet, um den mittleren quadratischen Fehler mse zu berechnen.

Es ist zu beachten, dass in tatsächlichen Anwendungen geeignete Parametereinstellungen und Trainingsalgorithmen entsprechend spezifischer Probleme ausgewählt werden müssen, um die beste Modellleistung zu erzielen.

Im Allgemeinen kann das RBFNN-Modell zur Lösung verschiedener Probleme wie Funktionsanpassung, Klassifizierung, Clustering usw. verwendet werden. Beispielsweise kann bei Funktionsanpassungsproblemen das RBFNN-Modell verwendet werden, um nichtlineare Funktionen wie Sinusfunktionen, Kosinusfunktionen usw. anzupassen. Bei Klassifizierungsproblemen kann das RBFNN-Modell zur Klassifizierung von Daten verwendet werden, z. B. zur handschriftlichen Ziffernerkennung, Gesichtserkennung usw. Bei Clustering-Problemen kann das RBFNN-Modell zum Clustern von Daten verwendet werden, z. B. Bildsegmentierung, Text-Clustering usw.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Anleitung zum Aufbau und Training neuronaler RBF-Netze mit MATLAB. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!