人工神经网络中的RBF方法

资 源 简 介

人工神经网络中的RBF方法

详 情 说 明

RBF（径向基函数）神经网络是一类特殊的人工神经网络结构，以其独特的工作原理在函数逼近和模式识别领域展现出显著优势。这种网络的核心思想是通过径向对称的基函数来构建输入到输出的非线性映射关系。

RBF网络最显著的特点是采用三层前馈结构：输入层负责接收数据信号，隐含层使用径向基函数进行非线性变换，输出层则完成线性组合。隐含层的每个神经元都对应一个数据中心点，当输入样本靠近该中心时，神经元会产生较强响应。

在Matlab实现中，通常会将RBF网络封装成可调用的函数模块，这样设计大大提升了代码复用性。开发者只需准备训练数据和指定关键参数（如扩散系数、隐含层节点数等），就能快速构建网络模型。这种封装方式特别适合需要反复试验不同参数配置的研究场景。

RBF方法在解决高维非线性问题时表现突出，尤其适用于样本数据具有明显聚类特征的情况。相比传统的前馈神经网络，它的训练速度更快且不易陷入局部最优。在实际工程中，这种方法已成功应用于时间序列预测、系统辨识等多个领域。