RBF 核函数计算公式

RBF核函数的计算公式可以表示为：

K(x, c) = exp(-gamma * ||x - c||^2)

其中，x是输入样本，c是RBF核函数的中心点，gamma是高斯核函数的一个超参数。||x - c||表示欧几里得距离。该公式中的exp表示指数函数，gamma控制了高斯核函数的宽度。 RBF网络是一种基于欧几里得距离的静态内核功能，并具有时移不变性和适应不同时间数据长度的特点。在RBF网络中，核心部分是径向基函数，常用的就是高斯核函数。 RBF网络的结构一般包括多个输入，中间是径向基函数（如高斯核函数），最后是输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [RBF神经网络-高斯核函数](https://blog.csdn.net/weixin_48167570/article/details/123722240)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [matlab中rbf源代码-DBAK:论文“用于时间序列分类的RBF网络中的动态重心平均内核”的代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38545117/19121956)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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