Matlab实现RBF分类

资 源 简 介

Matlab实现RBF分类

详 情 说 明

RBF（径向基函数）神经网络是一种高效的前馈神经网络，在Matlab中广泛应用于模式分类问题。相比传统多层感知机，RBF网络具有训练速度快、逼近能力强的特点，特别适合解决非线性分类任务。

RBF网络的核心结构包含三层：输入层、隐含层和输出层。隐含层采用径向基函数（如高斯函数）作为激活函数，通过计算输入向量与中心点的距离来产生响应。Matlab实现时通常需要关注三个关键环节：

中心点选取：可采用K-means聚类算法自动确定隐含层节点的中心位置，也可以根据样本分布手动指定。中心点的数量直接影响网络容量和泛化能力。

宽度参数计算：高斯函数的宽度参数σ决定了神经元的敏感区域，通常通过最近邻法或交叉验证进行优化。

权值训练：输出层权值多采用最小二乘法直接求解，这是RBF相比反向传播网络训练更快的主要原因。

在Matlab中，既可以使用神经网络工具箱的现成函数，也可以从零开始构建RBF网络。前者适合快速验证，后者则更灵活，便于理解算法本质。实际应用中需要注意过拟合问题，可通过正则化或交叉验证来优化网络性能。

对于多分类任务，可以采用一对多策略构建多个RBF分类器，或直接扩展输出层神经元数量。Matlab的矩阵运算优势能显著简化这类实现过程。