RBF 神经网络自适应逼近源代码

资 源 简 介

RBF 神经网络自适应逼近源代码

详 情 说 明

RBF神经网络是一种基于径向基函数的前馈神经网络，以其结构简单、训练速度快、逼近能力强等特点广泛应用于模式识别和函数逼近领域。其核心思想是通过隐含层的径向基函数对输入空间进行非线性变换，再通过输出层的线性组合实现复杂函数的逼近。

自适应逼近是指网络能够根据输入数据动态调整自身参数，包括隐含层中心点、宽度和输出层权值等。这种特性使得RBF网络在面对非线性、时变系统时表现出色。

在连续模型逼近应用中，RBF网络通过监督学习算法逐步调整参数，使网络输出与目标函数的误差最小化。典型训练过程包含两个阶段：首先通过聚类方法确定隐含层节点的中心位置，然后采用最小二乘法计算输出层权值。

相比传统BP神经网络，RBF网络具有更快的收敛速度和更好的局部逼近能力，特别适合处理具有明显局部特征的非线性系统建模问题。在实际应用中，网络结构设计（如隐含层节点数量）和参数选择对逼近性能起着关键作用。