4输入层，３隐层，２输出层的RBF神经网络分类器

资 源 简 介

4输入层，３隐层，２输出层的RBF神经网络分类器

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，常用于模式分类和函数逼近。这种网络结构由输入层、隐层和输出层组成，其中隐层采用径向基函数作为激活函数。本文将介绍一个具有4个输入节点、3个隐层节点和2个输出节点的RBF神经网络分类器。

该分类器的核心在于隐层节点的径向基函数计算，通常采用高斯函数作为基函数。每个隐层节点都有自己的中心和宽度参数，这些参数决定了该节点对输入空间的响应范围。输入数据经过隐层处理后，在输出层进行线性组合，最终得到分类结果。

在Matlab实现中，网络训练主要涉及两个阶段：首先通过聚类方法确定隐层节点的中心位置，然后通过最小二乘法计算输出层权重。测试阶段则直接使用训练好的网络参数对新样本进行分类预测。

对于样本数据的处理，程序应包含训练集和测试集的划分。训练集用于确定网络参数，包括隐层中心、宽度和输出权重；测试集则用于评估网络的泛化能力。典型评估指标包括分类准确率和混淆矩阵等。

需要注意的是，隐层节点数量的选择会影响网络性能。节点过少可能导致欠拟合，过多则可能引起过拟合。在实际应用中，需要通过交叉验证等方法确定最佳隐层节点数。