RBF是具有单隐层的三层前向网络。第一层为输入层,由信号源节点组成。第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负线性函数,该函数是局部响应函数,具体的局部响应体现在其可见层到隐藏层的变换跟其它的网络不同。以前的前向网络变换函数都是全局响应的函数。第三层为输出层,是对输入模式做出的响应。输入层仅仅起到传输信号作用,输入层和隐含层之间可以看做连接权值为1的连接,输出层与隐含层所完成的任务是不同的,因而他们的学习策略也不同。输出层是对线性权进行调整,采用的是线性优化策略,因而学习速度较快;而隐含层是对激活函数(格林函数,高斯函数,一般取后者)的参数进行调整,采用的是非线性优化策略,因而学习速度较慢。对于这句话的理解,从下面的层与层之间的变换可以发现。<br>RBF神经网络的基本思想:用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏层空间,隐藏层对输入矢量进行变换,将低维的模式输入数据变换到高维空间内,使得在低维空间内的线性不可分问题在高维空间内线性可分。详细一点就是用RBF的隐单元的“基”构成隐藏层空间,这样就可以将输入矢量直接(不通过权连接)映射到隐空间。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定 了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的(注意这个地方区分一下线性映射和非线性映射的关系),即网络输出是因单元输出的线性加权和,此处的权即为网络可调参数。<br>下图是径向基神经元模型<br>《43案例分析》中介绍:径向基函数的激活函数是以输入向量和权值向量(注意此处的权值向量并非隐藏层到输出层的权值,具体看下面的径向基神经元模型结构)之间的距离||dist||作为自变量的。径向基网络的激活函数的一般表达式为。<br>《模式识别与智能计算》中介绍:径向基网络传递函数是以输入向量与阈值向量之间的距离|| X-Cj ||作为自变量的,其中|| X -Cj ||是通过输入向量和加权矩阵C的行向量的乘积得到。此处的C就是隐藏层各神经元的中心参数,大小为隐层神经元数目*可见层单元数。再者,每一个隐神经元中心参数C都对应一个宽度向量D,使得不同的输入信息能被不同的隐层神经元最大程度地反映出来。<br>得到的这个R就是隐层神经元的值。<br>随着权值和输入向量之间距离的减少,网络输出是递增的,当输入向量和权值向量一致时,神经元
工具的种类有多种(日本企业不完全统计常用的工具有58种之多),实际使用中,太多太少均不妥:或者繁冗没必要、或者单薄不充分。但不管多还是少,相同之处是每种工具所能完成的功能是特定的,比如有的长于记录、有的长于分析、有的长于决策……<br>所以问题的解决需要多种工具的配套使用,从而逐渐形成了问题解决套路或模板。同时为了使经验教训易于记录和共享、减少问题重复发生的概率,通常特定的企业或行业会有大家共同认可的、行之有效的、标准的问题解决套路,最为著名的是QCC、6Sigma、8D等模型——其实它们的本质都一样,都是PDCA循环,具体原理见下图:<br><img><br>今天,我们来谈8D<br>8D的起源<br>二战期间,美国政府率先采用一种类似8D的流程——“军事标准1520”,又称之为“不合格品的修正行动及部署系统”。1987年,福特汽车公司首次用书面记录下8D法,在其一份课程手册中这一方法被命名为TOPS(Team Oriented Problem Solving)即 “团队导向问题解决法”。8D问题求解法(8D Problem Solving),D是Discipline(步骤、原则)的首字母。当时,福特的动力系统部门正被一些经年累月、反复出现的生产问题搞得焦头烂额,因此其管理层提请福特集团提供指导课程,帮助解决难题。8D最先在福特内部使用、成熟后福特逐渐要求其供应商遇到问题也用此法。后来名气大了,其它车厂也移植了福特的做法、使之成为汽车行业的标准做法。再后来8D家喻户晓,各行业通吃。而且不仅仅解决工作问题,解决家庭生活问题也很有效。