应用背景
众所周知,BP网络用于函数逼近时,权值的调节采用的是负梯度下降法。这个调节权值的方法有局限性,即收敛慢和局部极小等。径向基函数网络(RBF)在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络。
Matlab中提供了四个径向基函数相关的函数,它们都是创建两层的神经网络,第一层都是径向基层,第二层是线性层或者竞争层。主要的区别是它们权值、阀值就算函数不同或者是否有阀值。
关键技术
RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,