神经网络 RBF 和 grnn 神经网络

资 源 简 介

神经网络 RBF 和 grnn 神经网络

详 情 说 明

RBF神经网络与GRNN神经网络都是基于径向基函数的特殊前馈网络结构，在模式识别和非线性回归问题中表现出色。

RBF神经网络（径向基函数神经网络）的核心思想是通过径向基函数作为隐层节点的激活函数。其结构通常包含输入层、径向基层和线性输出层。隐层的每个神经元对应一个数据中心点，当输入数据与中心点距离越近时该神经元激活程度越高。这种局部响应的特性使RBF网络具有快速收敛的优势，常用于函数逼近和时间序列预测。

GRNN神经网络（广义回归神经网络）是RBF的变体结构，属于概率神经网络的一种特殊形式。它无需迭代训练即可直接建立输入输出映射关系，通过样本数据直接计算条件概率密度函数。GRNN最大的特点是隐层节点数与训练样本数严格对应，因此在小样本问题上表现优异，但处理大规模数据时会面临计算量激增的挑战。这两种网络在金融预测、工业控制和生物医学信号处理等领域都有典型应用。