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* 径向基函数神经网络 径向基函数（RBF）神经网络，是具有单隐层的三层前馈网络，结构见图2-6-1。由于它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接收域的神经网络结构，因此，是一种局部逼近网络，已证明它能以任意精度逼近任一连续函数。 输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 图2-6-1 RBF神经网络 u y q * 2-6-1 网络输出计算 输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 图2-6-1 RBF神经网络 u y q * 2-6-2 网络的学习算法 输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 图2-6-1 RBF神经网络 u y q * 1. 无导师学习 对所有输入样本进行聚类，求得各隐层节点的RBF的中心。介绍用k--均值聚类算法调整中心。 输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 图2-6-1 RBF神经网络 u y q * 输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 图2-6-1 RBF神经网络 u y q * 2-6-3 有关的几个问题 * 演示 RBF网络工作原理、学习算法 手控 自控 * 例2-6-1 高斯径向基函数（RBF）网络。 * (a) 例2-6-2 高斯径向基函数（RBF）。 * (c) 二维（椭圆情况） (b) 二维 图2-6-2 高斯径向基函数 * 例2-6-3 单输入单输出、隐层有三个节点的高斯RBF网络。 u q1 u q2 y q3 图2-6-3 RBF网络结构 * * 图2-6-5 高斯RBF网络学习例
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