RBF网络

RBF神经网络详解 一、 背景知识 1988年,Broomhead、Lowe以及Moody和Darken最早将径向基函数用于神经网络设计。径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF神经网络)是一类常用的三层前馈网络,既可用于函数逼近,也可用于模式分类。与其他类型的人工神经网络相比,RBF网络有生理学基础,结构简单,学习速度快,优良的逼近性能等特点。 二、什么是径向基函数 径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数(RBF)方法。也就是Φ(x,c)=Φ(∣∣x− 阅读详情

在matlab中文论坛看到了rbf的视频,整理了一下,也方便以后自己记不起来时看一下,老师给了rbf的程序,自己加了点注释。




rbf分为两类,exact和approximate.

rbf与非线性回归的区别在于:rbf是不知道数学模型的,而非线性回归则是知道数学模型的,比如知道数据服从某种函数分布,只是系数不知道而已。

clc;

clear;
close all;

%rbf_approximate
% generate the learning data
ld=400; %训练数据的个数
x=rand(2,ld); %0-1
x=(x-0.5)*1.5*2; %-1.5, 1.5 <
RBF神经网络以及Python实现 RBF网络能够逼近任意非线性的函数。可以处理系统内难以解析的规律性,具有很好的泛化能力,并且具有较快的学 习速度。当网络的一个或多个可调参数(权值或阈值)对任何一个输出都有影响时,这样的网络称为全局逼近网络。 由于对于每次输入,网络上的每一个权值都要调整,从而导致全局逼近网络的学习速度很慢,比如BP网络。如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出,则该网络称为局部逼近网络,... 阅读详情

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