径向基函数神经网络模型与学习算法PPT课件.pptx

径向基函数神经网络模型与学习算法 径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network, RBFNN）是一种常用的神经网络结构，它的主要特点是使用径向基函数作为隐单元的激活函数。RBFNN 由三层组成：输入层、隐含层和输出层。隐含层的神经元使用径向基函数作为激活函数，将输入矢量直接映射到隐空间中，而不需要通过权连接。 径向基函数的中心点的确定对RBFNN的性能有着重要的影响。常见的径向基函数中心点选取方法有随机选取中心法、自组织选取中心法和有监督选取中心法等。自组织选取中心法是一种常用的方法，它通过K-均值聚类方法来确定径向基函数的中心点。 RBFNN的学习算法需要求解的参数包括径向基函数的中心、方差和隐含层到输出层的权值。学习方法可以分为两步：第一步是自组织学习阶段，求解隐含层基函数的中心与方差；第二步是有导师学习阶段，求解隐含层到输出层之间的权值。 RBFNN与BP网络的比较表明，RBFNN的输出是隐单元输出的线性加权和，学习速度加快。BP网络使用sigmoid函数作为激活函数，使得神经元有很大的输入可见区域，而RBFNN使用径向基函数作为激活函数，神经元输入空间区域很小，因此需要更多的径向基神经元。 MATLAB提供了多种RBFNN学习算法的实现函数，如newrb()、newrbe()、newgrnn()和newpnn()等。这些函数可以用来新建一个径向基神经网络，并进行学习和训练。 RBFNN是一种常用的神经网络结构，它具有快速学习和高精度的特点。通过选择合适的径向基函数中心点选取方法和学习算法，可以提高RBFNN的性能和泛化能力。 详细知识点： 1. 径向基函数神经网络（RBFNN）的基本结构和特点 2. 径向基函数的中心点选取方法 3. RBFNN的学习算法和参数求解 4. RBFNN与BP网络的比较 5. MATLAB中的RBFNN学习算法实现函数 RBFNN是一种功能强大且灵活的神经网络结构，它广泛应用于模式识别、函数逼近和时间序预测等领域。