完整的RBF神经网络

资 源 简 介

完整的RBF神经网络

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，常用于模式识别和函数逼近。在三分类问题中，RBF网络通过隐含层的非线性变换将输入空间映射到高维特征空间，使数据更易分离。

网络结构通常包含三层：输入层负责接收特征数据；隐含层使用高斯核等径向基函数进行非线性转换；输出层采用线性加权组合实现分类。在Matlab实现中，关键步骤包括：1）确定隐含层节点中心（常用k-means聚类）；2）计算径向基函数的宽度参数；3）通过伪逆法求解输出层权重。

算法优势在于训练速度快（隐含层到输出层是线性关系）且能逼近任意非线性函数。实际应用时需注意隐含层节点数量的选择——过多会导致过拟合，过少则影响分类精度。对于三分类任务，输出层通常设计三个神经元，采用one-hot编码表示类别归属。