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径向基函数神经网络：解锁环境化学与药物化学的预测与分析新范式.docx

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    径向基函数神经网络：解锁环境化学与药物化学的预测与分析新范式

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    随着科学技术的迅猛发展，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用。径向基函数神经网络（RadialBasisFunctionNeuralNetwork，RBFNN）作为一种高效的机器学习算法，凭借其独特的结构和良好的性能，在众多领域中展现出了巨大的潜力。

    RBFNN是一种前馈型神经网络，其基本思想是用径向基函数作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量直接映射到隐空间，当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定，而隐含层空间到输出空间的映射是线性的。该网络结构通常由输入层、隐含层和输

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