RBF为径向基函数，RBF网络把网络看作对未知函数的逼近器

资 源 简 介

RBF为径向基函数，RBF网络把网络看作对未知函数的逼近器

详 情 说 明

RBF网络是一种基于径向基函数的神经网络模型，主要用于函数逼近问题。这种网络将整个系统视为对未知函数的逼近器，通过特定结构实现输入到输出的非线性映射。

网络采用典型的三层结构：输入层负责接收信号，这里设计为2个节点；隐藏层包含4个采用径向基函数的神经元；输出层则产生最终的预测结果。在时间序列处理中，输入信号采用0.35sin(3πt)的正弦波，采样间隔为0.001秒，适合模拟周期性信号的处理场景。

网络初始化阶段，高斯函数的中心点Cj和宽度参数B都进行了预设。这些参数决定了隐藏层神经元的激活特性，初始值的选择会影响网络训练的起点。权值和学习参数的设置（a=0.07,n=0.9）控制了网络的学习速率和动量项，这些超参数对训练过程的稳定性和收敛速度至关重要。

这种网络结构特别适合处理非线性问题，通过调整隐藏层神经元的数量和参数，可以灵活地控制网络的逼近能力。训练过程中，网络会不断调整权值和基函数参数，使输出逐步逼近目标函数。