徑向基函數神經網絡模型與學習算法

1985年，Powell提出了多變量插值的徑向基函數（RBF）方法。1988年Moody和Darken提出了一種神經網絡結構，即RBF神經網絡，屬於前向神經網絡類型，它可以以任意精度逼近任意連續函數，特別適合於解決分類問題。web RBF網絡的結構與多層前向網絡相似，它是一種三層前向網絡。輸入層由信號源結點組成，第二層爲隱含層，隱單元數視所描述問題的須要而定，隱單元的變換函數是RBF，它是對中心點

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