RBF神经网络算法流程图

### RBF神经网络算法流程

RBF神经网络作为一种高效的机器学习工具，在处理模式识别、分类以及回归等问题时表现出色。该网络由输入层、隐藏层（采用径向基函数作为激活函数）、输出层构成[^5]。

#### 创建与初始化阶段
- **定义网络架构**：确定输入节点数、隐含层节点数目及输出单元数量。
- **参数设定**：指定初始的学习速率，对于不同类型的参数（比如输出层的线性权重、隐含层中的中心位置和高斯核宽度），可以分配各自独立的学习率[^2]。

#### 训练过程概述
1. **前向计算**
- 输入样本传递给输入层；
- 利用选定的距离度量方式测量输入向量至各隐含层节点中心间的距离，并通过径向基函数转换成响应强度；
- 将这些响应加权求和并传送到输出层得到最终预测结果[^1]。

2. **误差评估与反向传播**
- 使用均方差或其他适当的标准衡量实际输出同期望目标之间的差距；
- 应用BP算法调整连接权重和其他可调参数以减小上述误差，特别是针对那些影响较大的参数进行重点修正。

3. **迭代更新直到满足条件**
- 不断重复前向计算与反向传播的过程，逐步优化模型性能直至达到预设的最大循环次数或是连续几次迭代间的变化幅度低于某个阈值为止。

graph TD;
    A[创建&初始化] --> B{设置完成？};
    B -- 是 --> C[加载训练数据];
    C --> D[执行前向传播];
    D --> E[计算损失/误差];
    E --> F{误差足够小吗？};
    F -- 否 --> G[应用BP算法更新参数];
    G --> H{继续下一轮？};
    H -- 是 --> I[获取下一个批次的数据];
    I --> D;
    F -- 是 --> J[保存最优模型];

此Mermaid图表描绘了一个典型的RBF神经网络训练周期内的主要活动序列，从准备阶段一直到成功构建出能够有效解决问题的模型。