径向基函数神经网络（RBF）

资 源 简 介

径向基函数神经网络（RBF）

详 情 说 明

径向基函数神经网络（RBF）是一种高效的前馈神经网络，特别适用于非线性建模和函数逼近任务。其核心思想是通过径向基函数的组合来拟合复杂数据分布。

RBF网络通常包含输入层、隐含层和输出层。输入层负责接收数据，隐含层使用径向基函数（如高斯函数）对输入空间进行非线性变换，输出层则进行线性加权组合。在MATLAB中实现RBF网络时，关键步骤包括：

确定隐含层节点数：通常采用聚类方法（如K-means）选择中心点，中心数量直接影响模型复杂度。 设置径向基宽度：高斯函数的宽度参数（σ）控制函数的平滑度，可通过交叉验证或经验公式确定。 权重计算：输出层权重通常通过最小二乘法求解，MATLAB的矩阵运算能高效处理这一过程。

MATLAB的优势在于其内置的矩阵操作和优化工具箱，例如`newrb`函数可直接构建RBF网络，而手动实现则能更灵活地调整参数。RBF网络在模式识别、时间序列预测等场景表现优异，但对高维数据需注意“维度灾难”问题。