帮我找RBF网络的代码

以下是一个简单的RBF网络的Python代码示例：

import numpy as np

class RBF:
    def __init__(self, hidden_size, sigma=1.0):
        self.hidden_size = hidden_size
        self.sigma = sigma
        self.centers = None
        self.weights = None

    def _gaussian(self, x, c):
        return np.exp(-self.sigma * np.linalg.norm(x-c)**2)

    def _calculate_centers(self, X):
        idx = np.random.choice(X.shape[0], self.hidden_size, replace=False)
        centers = X[idx]
        return centers

    def fit(self, X, y):
        self.centers = self._calculate_centers(X)
        G = np.zeros((X.shape[0], self.hidden_size))
        for i in range(X.shape[0]):
            for j in range(self.hidden_size):
                G[i,j] = self._gaussian(X[i], self.centers[j])

        self.weights = np.dot(np.linalg.pinv(G), y)

    def predict(self, X):
        G = np.zeros((X.shape[0], self.hidden_size))
        for i in range(X.shape[0]):
            for j in range(self.hidden_size):
                G[i,j] = self._gaussian(X[i], self.centers[j])
        y_pred = np.dot(G, self.weights)
        return y_pred

这个代码实现了一个简单的基于高斯径向基函数（RBF）的前馈神经网络。它使用随机选择的数据点作为中心点，并使用高斯函数计算每个数据点与每个中心点之间的距离。然后，使用伪逆矩阵计算权值。最后，使用这些权值预测新的数据点的输出。这是一个基本的RBF网络示例，可以根据需要进行修改和扩展。