rbf神经网络自编代码

RBF神经网络是一种可以用于模式识别、函数逼近和分类等任务的人工神经网络模型。下面是一个简单的RBF神经网络的自编代码示例：

import numpy as np

class RBFNetwork:
    def __init__(self, num_centers):
        self.num_centers = num_centers
        self.centers = None
        self.weights = None

    def train(self, X, y):
        # 选择RBF中心点
        self.centers = self._initialize_centers(X)

        # 计算RBF权重矩阵
        R = self._calculate_R(X, self.centers)
        self.weights = np.linalg.pinv(R) @ y

    def _initialize_centers(self, X):
        # 从训练样本中随机选择中心点
        indices = np.random.choice(X.shape[0], size=self.num_centers, replace=False)
        centers = X[indices]
        return centers

    def _calculate_R(self, X, centers):
        num_samples = X.shape[0]
        num_centers = centers.shape[0]
        R = np.zeros((num_samples, num_centers))

        for i in range(num_samples):
            for j in range(num_centers):
                distance = np.linalg.norm(X[i] - centers[j])
                R[i, j] = np.exp(-distance**2)

        return R

    def predict(self, X):
        R = self._calculate_R(X, self.centers)
        y_pred = R @ self.weights
        return y_pred

# 使用示例：
X_train = np.array([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]])
y_train = np.array([0, 1, 1, 0])

rbf_network = RBFNetwork(num_centers=4)
rbf_network.train(X_train, y_train)

X_test = np.array([[0.5, 0.5]])
y_pred = rbf_network.predict(X_test)
print(y_pred)

上述代码实现了一个简单的RBF神经网络模型。在训练过程中，首先通过随机选择从训练样本中选择RBF中心点，然后计算RBF权重矩阵。在预测过程中，根据输入样本计算RBF响应矩阵并与权重矩阵相乘得出预测值。

以上是一个简单的RBF神经网络的实现示例，更复杂的应用可以根据具体需求进行调整和优化。