RBF神经网络例子

资 源 简 介

RBF神经网络例子

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，因其结构简单、训练速度快等优点，在函数逼近、模式识别等领域有广泛应用。下面通过一个MATLAB实现的例子介绍其基本原理和应用场景。

RBF神经网络通常由三层结构组成：输入层、隐含层和输出层。隐含层采用径向基函数作为激活函数，最常见的是高斯函数。网络训练过程主要包括确定中心点、计算扩展常数和调整输出层权值三个步骤。

在MATLAB中实现RBF神经网络时，可以利用内置的newrb函数快速构建网络，也可手动实现以获得更深入的理解。典型的学习例程会展示如何设置网络参数、训练网络并进行预测。通过调整隐含层神经元的数量和径向基函数的参数，可以优化网络性能。

一个完整的RBF神经网络学习例程应该包括数据准备、网络构建、训练过程和结果验证四个主要环节。在实际应用中，该网络常用于解决非线性分类和回归问题，如时间序列预测、信号处理等场景。