1.27、基于径向基神经网络的曲线拟合(matlab)

1、基于径向基神经网络的曲线拟合简介及原理

1）原理简介

基于径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）的曲线拟合是一种常用的非线性拟合方法，通过在输入空间中使用径向基函数对数据进行处理，实现对非线性关系的拟合。

RBFNN的基本原理是将输入空间中的数据映射到高维空间中，然后利用线性回归方法对数据进行拟合。在RBFNN中，通常使用高斯函数作为径向基函数，其数学表达式为：

其中，ci​为高斯函数中心点，σi​为高斯函数的标准差。RBFNN的结构包括输入层、隐含层和输出层。输入层接收输入样本，隐含层包括多个径向基函数，输出层进行线