RBF神经网络

资 源 简 介

RBF神经网络 RBF神经网络

详 情 说 明

RBF神经网络是一种基于径向基函数的神经网络模型。该模型通过在隐藏层使用径向基函数来对输入数据进行非线性映射，从而实现对复杂模式的建模能力。在RBF神经网络中，隐藏层的神经元个数决定了神经网络的复杂度，可以根据问题的复杂程度来选择合适的隐藏层神经元个数。RBF神经网络在模式识别、数据挖掘、函数逼近等领域有着广泛的应用。它可以用于分类、回归、聚类等任务，并且具有较好的泛化能力和逼近性能。因此，RBF神经网络是一种强大而灵活的神经网络模型，值得在相关领域进行深入研究和应用。