径向基函数神经网络的中心和核宽由FCM计算，径向基函数神经网络的权重设置为线性函数 ，该径向基函数神经网络的Python代码

以下是一个简单的实现径向基函数神经网络的 Python 代码示例：

import numpy as np

class RBFN:
    def __init__(self, num_centers, num_features):
        self.num_centers = num_centers
        self.num_features = num_features
        self.centers = np.random.rand(num_centers, num_features)
        self.weights = np.random.rand(num_centers)
        self.widths = np.zeros(num_centers)

    def _calculate_widths(self, data):
        # 使用模糊C均值（FCM）算法计算核宽
        # 这里假设已经实现了一个名为 fuzzy_c_means 的函数
        # 输入为数据集 data 和聚类中心数目 num_centers
        # 输出为聚类中心 centers 和核宽 widths
        centers, widths = fuzzy_c_means(data, self.num_centers)
        return centers, widths

    def _calculate_activation(self, data):
        activation = np.zeros((data.shape[0], self.num_centers))
        for i in range(self.num_centers):
            diff = data - self.centers[i]
            activation[:, i] = np.exp(-0.5 * np.sum(diff**2 / self.widths[i]**2, axis=1))
        return activation

    def train(self, data, targets):
        self.centers, self.widths = self._calculate_widths(data)
        activation = self._calculate_activation(data)
        
        # 使用线性回归训练权重
        self.weights = np.linalg.lstsq(activation, targets, rcond=None)[0]

    def predict(self, data):
        activation = self._calculate_activation(data)
        predictions = np.dot(activation, self.weights)
        return predictions

在这个代码中，我们定义了一个 `RBFN` 类来实现径向基函数神经网络。构造函数 `__init__` 初始化了网络的参数和权重。`_calculate_widths` 函数使用模糊C均值算法计算聚类中心和核宽。`_calculate_activation` 函数计算激活值。`train` 函数用于训练网络权重，使用线性回归方法进行训练。`predict` 函数用于对新的数据进行预测。