用matlab写的三个径向基神经网络程序，分别为基于聚类的RBF，基于梯度法的RBF ，基于OLS 的RBF神经网络...

资 源 简 介

用matlab写的三个径向基神经网络程序，分别为基于聚类的RBF，基于梯度法的RBF ，基于OLS 的RBF神经网络...

详 情 说 明

本文将介绍三种不同类型的径向基神经网络（RBFNN）实现方法，分别采用聚类、梯度法和正交最小二乘法（OLS）作为核心训练算法。这些方法在MATLAB环境下实现，适用于不同场景下的非线性建模和函数逼近问题。

基于聚类的RBF神经网络 这种方法的核心思想是通过聚类算法（如K-means）确定RBF神经网络的中心点位置。首先对输入数据样本进行聚类，每个聚类中心对应一个径向基函数的中心。然后根据数据分布计算各基函数的宽度参数，最后通过最小二乘法求解输出层权重。聚类的优势在于能自适应数据分布，适合输入维度较高的场景。

基于梯度法的RBF神经网络 梯度法采用反向传播策略对RBF网络的所有参数（包括中心、宽度和权重）进行联合优化。通过定义损失函数（如均方误差），计算误差对各参数的偏导并迭代更新。这种方法能获得更精确的网络结构，但计算量较大且可能陷入局部最优，适合对精度要求较高的任务。

基于OLS的RBF神经网络 正交最小二乘法（OLS）通过逐步回归选择显著性最强的径向基函数。每次迭代从候选中心中选择使残差下降最大的基函数，直到满足停止条件。OLS能自动确定网络规模，避免过拟合，特别适用于样本量有限的情况。其计算过程包含QR分解等数值优化技术。

这三种方法体现了RBF神经网络训练的典型范式：无监督确定结构（聚类）、全参数梯度优化以及结构化稀疏学习（OLS）。实际应用中可根据数据规模、实时性要求和精度需求灵活选择。MATLAB的矩阵运算能力为这些算法的高效实现提供了便利。