RBF（径向基神经网络）

资 源 简 介

RBF（径向基神经网络）

详 情 说 明

RBF（径向基神经网络）是一种特殊的三层前馈神经网络，以其独特的结构和高效的训练方式在模式识别和非线性函数逼近等领域有着广泛应用。该网络的核心思想是通过径向基函数的组合来构建输入到输出的映射关系。

网络结构由三部分组成： 输入层负责接收原始数据 隐含层采用径向基函数（通常是高斯函数）作为激活函数 输出层实现线性加权组合

网络训练采用分阶段策略： 第一阶段通过k-means等聚类算法确定隐含层神经元的中心位置，这一步相当于初始化网络权值。 第二阶段采用最小二乘法等优化方法调整输出层权值，使网络输出尽可能接近期望值。

这种两阶段训练方式既保证了网络的收敛速度，又兼顾了逼近精度。RBF网络特别适合处理输入空间局部性强的问题，其训练速度通常比BP网络更快，且不易陷入局部极小值。