径向基函数网络

资 源 简 介

径向基函数网络

详 情 说 明

径向基函数网络（Radial Basis Function Network, RBFN）是一类特殊的神经网络架构，以其独特的局部响应特性在函数逼近和模式识别任务中表现优异。其核心思想是通过一组径向对称的基函数对输入空间进行非线性映射，最终通过线性组合实现复杂函数的拟合。

RBF网络通常包含三层结构：输入层负责接收原始数据；隐藏层由多个径向基函数（如高斯函数）构成，每个基函数对应一个中心点，其输出随输入与中心点距离增大而衰减；输出层则对隐藏层激活值进行加权求和。这种设计赋予网络快速学习能力和良好的插值特性。

相比传统多层感知机，RBF网络在训练效率上具有优势——隐藏层参数常通过聚类算法确定，输出层权重可通过最小二乘法直接计算。但需注意基函数中心的选择和宽度参数会显著影响网络性能，常用的优化方法包括K-means聚类和交叉验证调参。

典型应用场景包括：时间序列预测（如股票走势分析）、医疗诊断（异常模式检测）、以及工业控制系统中的非线性建模。其局部响应特性也使其在样本分布不均匀时仍能保持较好鲁棒性，不过在高维空间可能面临"维度灾难"的挑战。