高斯基函数参数对RBF网络逼近的影响问题.doc

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2024-12-05 发布于广东
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高斯基函数参数对RBF网络逼近的影响问题.doc

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高斯基函数参数对RBF网络逼近的影响问题

摘要

RBF神经网络是在20世纪80年代末提出的，此时正处于神经网络研究的第二次热潮时期，这在当时是一种全新的神经网络，较之前提出的BP神经网络具有更加良好的逼近能力并且收敛速度更加的快。RBF神经网络具有三层结构，分别为输入层，隐含层和输出层，其中隐含层是最为关键的一层，本文主要研究位于隐含层的径向基函数：高斯基函数，它的两个参数：中心坐标值向量c和宽度向量b的不同设定会影响到RBF神经网络最终的逼近效果。

本文采用MATLAB编程的形式，设计程序，使用RBF网络逼近一个非线性离散模型，观察最终的仿真