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深度剖析RBF神经网络的优化策略与多元应用.docx

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    深度剖析RBF神经网络的优化策略与多元应用

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今科技飞速发展的时代，人工智能已成为推动各领域进步的核心力量。神经网络作为人工智能领域的关键技术之一，凭借其强大的学习能力和对复杂数据模式的处理能力，被广泛应用于众多领域。径向基函数（RadialBasisFunction，RBF）神经网络作为一种重要的前馈神经网络，在函数逼近、模式识别、数据分类等方面展现出独特的优势。

    RBF神经网络以径向基函数作为激活函数，能够有效处理非线性问题，具有结构简单、训练速度快、逼近能力强等优点。它通过将低维的输入数据映射到高维空间，使得原本在低维空间中线性不可分的问题在高维

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