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径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型，尤其在函数拟合和非线性系统建模方面表现出色。RBF网络以其独特的结构和工作原理，使得它在处理非线性问题时具有较高的准确性和泛化能力。 RBF网络通常由三个主要部分组成：输入层、隐含层和输出层。输入层负责接收输入数据，而隐含层由一系列径向基函数构成，这些函数以输入数据为中心并以某种方式（如高斯函数）扩散。输出层则对隐含层的结果进行线性组合，以生成最终的网络输出。这种结构使得RBF网络能够以全局的方式逼近复杂的非线性关系。 在非线性函数回归中，RBF网络通过调整权重参数来最小化网络预测值与实际值之间的误差。通常，这可以通过最小二乘法或梯度下降等优化算法实现。描述中提到的“可以直接更改使用”的文件可能包含了训练好的网络模型，用户可以根据自己的数据进行调用和调整，以适应新的预测任务。 在拟合函数的过程中，RBF网络首先通过学习样本数据来确定每个径向基函数的中心、宽度和权值。高斯函数是最常用的径向基函数类型，其形状由均值（中心）和标准差（宽度）决定。通过选择合适的基函数数量和分布，网络可以灵活地适应各种函数形状。 在提供的"chapter7"文件中，可能包含了关于RBF网络如何用于函数拟合的具体示例代码或者教程。这可能涵盖了如何初始化网络参数、如何训练网络、如何评估网络性能以及如何应用训练好的网络进行预测等内容。对于初学者而言，这是一个很好的学习资源，可以帮助他们理解RBF网络的工作原理，并掌握如何实际操作这一技术。 RBF神经网络以其强大的非线性建模能力，广泛应用于信号处理、图像识别、控制系统等领域。通过理解和应用RBF网络，开发者能够解决许多传统方法难以处理的复杂问题。而提供的文件资料，尤其是"chapter7"，将为学习者提供实践RBF网络的宝贵机会，进一步提升他们在非线性问题解决上的技能。