RBF神经网络是一种具有单隐层的三层前馈网络

资 源 简 介

RBF神经网络是一种具有单隐层的三层前馈网络

详 情 说 明

RBF神经网络（径向基函数神经网络）是一种结构简洁但功能强大的前馈型神经网络。其典型结构由输入层、隐含层和输出层组成，其中隐含层采用径向基函数作为激活函数。

这种网络的核心特点是隐含层神经元的激活函数采用径向对称的基函数（如高斯函数），当输入信号靠近基函数中心时，隐含层神经元会有较大输出。这种局部响应的特性使RBF网络在函数逼近和模式识别方面表现出色。

在训练过程中，通常需要确定三个关键参数：基函数中心、宽度以及输出层的连接权值。常见的训练策略包括：首先通过聚类方法（如k-means）确定基函数中心，然后计算宽度参数，最后采用最小二乘法求解输出层权重。

相比传统的多层感知机，RBF神经网络具有训练速度快、不易陷入局部极小值等优势，特别适合于解决非线性分类、函数逼近和时间序列预测等问题。