rbf神经网络c语言代码

RBF神经网络（Radial basis function neural network）是一种人工神经网络模型，其结构包括输入层、隐含层和输出层。其中隐含层使用径向基函数作为激活函数进行信号转换，该函数度量了输入向量与每个权重向量之间的距离。RBF神经网络的主要应用是进行函数逼近和分类问题。

RBF神经网络的C语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAX_INPUTS 100	// 输入向量维数
#define MAX_OUTPUTS 10	// 输出向量维数
#define MAX_DATA 500	// 最大样本数
#define MAX_HIDDEN 50	// 隐含层神经元个数

double inputs[MAX_DATA][MAX_INPUTS];
double outputs[MAX_DATA][MAX_OUTPUTS];
double hidden[MAX_HIDDEN][MAX_INPUTS];
double weights[MAX_HIDDEN][MAX_OUTPUTS];
double centers[MAX_HIDDEN][MAX_INPUTS];
double sigma[MAX_HIDDEN];

int num_inputs;
int num_outputs;
int num_data;
int num_hidden;
int max_epochs;
double eta;

double random_double(double min, double max) {
    return (double)(rand()) / RAND_MAX * (max - min) + min;
}

double activation(double input[], double center[], double sigma) {
    double sum = 0;
    for (int i = 0; i < num_inputs; i++) {
        double diff = input[i] - center[i];
        sum += pow(diff, 2);
    }
    return exp(-sum / (2 * pow(sigma, 2)));
}

void train() {
    for (int epoch = 0; epoch < max_epochs; epoch++) {
        double error = 0;
        for (int i = 0; i < num_data; i++) {
            double hidden_output[MAX_HIDDEN];
            double output[MAX_OUTPUTS];
            for (int j = 0; j < num_hidden; j++) {
                hidden_output[j] = activation(inputs[i], centers[j], sigma[j]);
            }
            for (int j = 0; j < num_outputs; j++) {
                output[j] = 0;
                for (int k = 0; k < num_hidden; k++) {
                    output[j] += hidden_output[k] * weights[k][j];
                }
            }
            for (int j = 0; j < num_outputs; j++) {
                double delta = outputs[i][j] - output[j];
                error += pow(delta, 2);
                for (int k = 0; k < num_hidden; k++) {
                    weights[k][j] += eta * delta * hidden_output[k];
                }
            }
        }
        printf("epoch = %d, error = %lf\n", epoch, error);
        if (error < 0.001) break;
    }
}

int main() {
    srand(time(NULL));
    num_inputs = 2;
    num_outputs = 1;
    num_data = 4;
    num_hidden = 2;
    max_epochs = 1000;
    eta = 0.1;
    
    inputs[0][0] = 1; inputs[0][1] = 1;
    inputs[1][0] = -1; inputs[1][1] = 1;
    inputs[2][0] = -1; inputs[2][1] = -1;
    inputs[3][0] = 1; inputs[3][1] = -1;
    
    outputs[0][0] = 1;
    outputs[1][0] = -1;
    outputs[2][0] = 1;
    outputs[3][0] = -1;
    
    for (int i = 0; i < num_hidden; i++) {
        for (int j = 0; j < num_inputs; j++) {
            centers[i][j] = random_double(-1, 1);
        }
        sigma[i] = random_double(0.1, 2);
    }
    
    train();
    
    double test_input[2];
    printf("Input 1: ");
    scanf("%lf", &test_input[0]);
    printf("Input 2: ");
    scanf("%lf", &test_input[1]);
    double hidden_output[MAX_HIDDEN];
    double output[MAX_OUTPUTS];
    for (int i = 0; i < num_hidden; i++) {
        hidden_output[i] = activation(test_input, centers[i], sigma[i]);
    }
    for (int i = 0; i < num_outputs; i++) {
        output[i] = 0;
        for (int j = 0; j < num_hidden; j++) {
            output[i] += hidden_output[j] * weights[j][i];
        }
    }
    printf("Output: %lf\n", output[0]);
    return 0;
}

该代码实现了一个简单的RBF神经网络，其中包含了两个输入神经元和一个输出神经元，隐藏层使用两个径向基函数。输入向量和输出向量都是硬编码在代码中的，可以根据需要进行修改。在训练前，初始化了隐含层神经元的中心和标准差，使用随机值进行初始化。训练时，采用了建立在随机梯度下降基础之上的反向传播算法。训练模型后，用户可以输入新的测试数据，模型会根据输入数据进行预测，输出预测结果。