RBF神经网络的分类

资 源 简 介

RBF神经网络的分类

详 情 说 明

RBF神经网络是一种高效的前馈型神经网络，特别适合解决分类问题。它的核心思想是通过径向基函数（RBF）对输入数据进行非线性变换，将低维空间中线性不可分的数据映射到高维空间实现分类。

网络设计的关键在于合理配置三个核心参数：输入数据X、中心点C和径向基宽度R。输入X代表待分类的样本特征矩阵，其维度决定了网络输入层的节点数。中心点C的选择直接影响网络性能，常见的确定方法包括随机采样、K-means聚类或正交最小二乘法。径向基宽度R控制着神经元的响应范围，过大会导致分类边界模糊，过小则可能引发过拟合。

在实际应用中，"选项"参数允许用户定制网络行为，例如指定不同的径向基函数类型（如高斯函数、多二次函数）、设置正则化系数防止过拟合，或选择输出层的激活函数。通过调整这些参数，RBF网络能够平衡模型的复杂度和泛化能力，适应不同数据分布的分类任务。

值得注意的是，RBF神经网络的训练通常分为两步：无监督学习确定隐含层参数，监督学习优化输出层权重。这种分层训练策略既保留了局部逼近特性，又能通过全局调整提高分类精度，使其在模式识别领域展现出独特优势。