RBF-NN，径向基神经网络

资 源 简 介

RBF-NN，径向基神经网络

详 情 说 明

径向基神经网络（RBF-NN）是一种常用于模式识别和函数逼近的神经网络模型。其核心思想是通过径向基函数（RBF）对输入数据进行非线性变换，从而在高维空间实现数据的线性可分或逼近复杂函数。

RBF-NN通常由三层组成：输入层、隐含层和输出层。隐含层中的每个神经元都对应一个径向基函数，常用的RBF函数包括高斯函数，其输出取决于输入样本与中心点的距离。这种结构使得RBF-NN能够有效处理非线性问题，并在某些情况下比传统多层感知机（MLP）具有更快的收敛速度。

RBF-NN的训练通常分为两个阶段：首先通过聚类方法（如K-means）确定隐含层神经元的中心点，然后利用线性优化方法（如最小二乘法）计算输出层权重。这种分阶段训练方式简化了网络优化过程，使其在小规模数据集上表现尤为出色。

该网络在函数逼近、时间序列预测、控制系统等场景中均有成功应用。经过验证的RBF-NN模型通常具备良好的泛化能力，能够平衡模型复杂度和拟合精度。值得注意的是，隐含层神经元数量的选择会直接影响网络性能，需要根据具体问题进行调整。