在数学建模领域，径向基函数网络（Radial basis function network，缩写:RBF network）是一种使用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。径向基函数网络的输出是输入的径向基函数和神经元参数的线性组合。径向基函数网络具有多种用途，包括函数近似法、时间序列预测、分类和系统控制，最早由布鲁姆赫德（Broomhead）和洛维（...
MATLAB 径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络分类、回归和时序预测 代码详细RBF网络,即径向基函数(Radial Basis Function)神经网络,是一种三层前向网络,包含输入层、隐藏层和输出层。RBF网络以函数逼近理论为基础,能够逼近任意非线性的函数,同时具有很
其中最经典的应用是径向基函数神经网络(radial basis function neural network,简称RBFNN),它是一种三层前向式神经网络,由输入层、隐含层和输出层组成。RBFNN的隐含层是一组集中的RBF节点,用于对输入数据进行特征提取和非线性映射,而输出层则是一个线性模型。 RBFS的主要优点是可以处理非线性问题,能够在高维特征空间...
径向基函数核（Radial Basis Function, RBF kernel），也被称为高斯核（Gaussian kernel）或平方指数核（Squared Exponential., SE kernel），是常见的核函数（kernel function）。RBF核被应用各类核学习（kernel learning）算法中，包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、高斯过程回归（Gaussian Process ...
径向基核函数(RadialBasisFunction,RBF)是一种常见的函数形式,用于描述曲面上任意点到一个中心点之间的距离,以及在这个距离上计算特定值。它是一种重要的数学工具,用于科学和工程研究,以及在信号处理、机器学习和控制系统中的应用。 一般来说,RBF是用来表示曲面的数学函数,它是一个根据给定的距离r,计算出的函数值f...
所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc...
径向基函数神经网络:径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)是一种具有特殊结构的人工神经网络,它由输入层、隐层和输出层组成。RBFNN中的隐层神经元采用径向基函数作为激活函数,因此得名。与传统的神经网络相比,RBFNN具有更好的逼近能力和泛化能力,可以广泛应用于函数逼近、模式识别、控制系统等...
径向基函数(Radial Basis Function, RBF)插值的基本形式为 式中, 是插值函数, 为插值问题所使用的径向基函数总数目(控制点总数目), 是采用的径向基函数的通用形式, 是两个位置矢量的欧氏距离, 是第 号径向基函数的控制点位置, 是第 号径向基函数对应的权重系数 ...
所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某 一中心xc之间欧氏距离的单调函数 ,可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc...