针对径向基神经网络做个介绍

径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）是一种基于径向基函数的前向神经网络。与传统的多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）不同，RBFNN的隐藏层并没有采用常规的激活函数，而是采用径向基函数。径向基函数是一种基于距离的函数，用于测量输入向量与中心点之间的距离，并将其转换为输出值。

RBFNN的训练过程通常采用两步法：首先通过聚类算法确定中心点的位置，然后使用最小二乘法或梯度下降法来确定权重值。由于RBFNN具有良好的泛化性能和快速的收敛速度，因此在模式识别、数据挖掘和预测等领域得到了广泛的应用。

RBFNN的优点包括：（1）具有良好的泛化性能；（2）具有快速的收敛速度；（3）对于非线性问题具有很强的逼近能力；（4）能够有效地处理高维数据。

RBFNN的缺点包括：（1）需要确定中心点的位置，这可能会导致一定的计算开销；（2）对于大规模数据集，计算量可能会很大；（3）可能会出现过拟合的情况。