RBF神经网络建模的MATLAB源程序

资 源 简 介

RBF神经网络建模的MATLAB源程序

详 情 说 明

RBF神经网络是一种常用的机器学习模型，特别适用于函数逼近和模式识别任务。MATLAB提供了强大的工具来实现这种神经网络建模。

RBF神经网络全称为径向基函数神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层使用径向基函数作为激活函数，通常采用高斯函数。这种网络结构具有快速收敛和良好泛化能力的优点。

在MATLAB中实现RBF神经网络建模通常包含几个关键步骤：首先是数据预处理，包括归一化和划分训练集测试集；然后是网络架构设计，确定隐藏层神经元数量；接着是训练过程，调整网络参数；最后是性能评估。

MATLAB的神经网络工具箱提供了便捷的函数来简化这些步骤。用户可以利用这些工具快速构建RBF网络模型，并通过可视化工具直观地观察训练过程和结果。在实际应用中，调整扩展常数和中心点选取策略对网络性能有着重要影响。