RBF-bp神经网络代码

以下是一个简单的Python实现RBF-BP神经网络的代码示例：

import numpy as np

class RBF:
    def __init__(self, hidden_num, learning_rate, epoch):
        self.hidden_num = hidden_num
        self.learning_rate = learning_rate
        self.epoch = epoch
        
    def fit(self, X, y):
        # 初始化权重
        self.centers = self.initialize_centers(X)
        self.W = np.random.rand(self.hidden_num, y.shape[1])
        
        # 训练网络
        for i in range(self.epoch):
            A = self.calculate_activation(X)
            self.W -= self.learning_rate * np.dot(A.T, (np.dot(A, self.W) - y))
            
    def predict(self, X):
        return np.dot(self.calculate_activation(X), self.W)
        
    def initialize_centers(self, X):
        random_idx = np.random.permutation(X.shape[0])[:self.hidden_num]
        centers = X[random_idx]
        return centers
    
    def calculate_activation(self, X):
        A = np.exp(-1 * np.sum((X[:, np.newaxis, :] - self.centers)**2, axis=2) / 2)
        return A

在这个示例中，我们定义了一个名为`RBF`的类，其中包含以下方法：

- `__init__(self, hidden_num, learning_rate, epoch)`：初始化RBF-BP神经网络的参数，包括隐藏层神经元数量、学习率和迭代次数。
- `fit(self, X, y)`：训练RBF-BP神经网络，其中`X`是输入数据，`y`是输出数据。
- `predict(self, X)`：使用已经训练好的RBF-BP神经网络对新数据进行预测。
- `initialize_centers(self, X)`：随机初始化RBF中心点。
- `calculate_activation(self, X)`：计算RBF网络的激活值。

您可以使用这个示例代码来构建和训练RBF-BP神经网络，并用其进行预测。