RBF神经网络有哪些缺点，为什么用粒子群算法优化RBF网络

得出的结果比较难以解释呢？

RBF神经网络的缺点包括：①需要大量的数据进行训练，否则容易出现过拟合或欠拟合的情况；②对于非线性问题，需要添加足够多的隐层节点，才能达到较高的分类或预测准确率；③训练速度较慢，需要消耗较多的计算资源和时间。

粒子群算法（PSO）为一种基于群体智能的全局优化算法，适用于优化非凸、多峰、高维、非线性的问题。通过PSO算法优化RBF网络模型参数，可以提高分类或预测准确率。但是，由于PSO算法的搜索性质较为随机，得到的结果可能不稳定，并且比较难以解释清楚为什么得到这样的结果。