RBF神经网络基函数
时间: 2023-10-30 10:02:02 浏览: 36
RBF神经网络的基函数是高斯函数。基函数的作用是将输入数据进行空间变换,用来计算输入数据与中心向量的距离,从而确定神经元的激活程度。在RBF神经网络中,高斯函数是一种常用的径向基函数,它的函数图像是两边衰减且径向对称的。当选取的中心与输入数据(查询点)很接近时,高斯函数对输入数据有真正的映射作用,而当中心与输入数据很远时,输出结果趋于0,所以只有与查询点很近的点才对输入数据起作用,这就是RBF神经网络的局部逼近特性。
相关问题
rbf神经网络matlab 函数
在 MATLAB 中,可以使用 `newrb` 函数来创建径向基函数神经网络(RBF neural network)。这个函数的用法如下:
```matlab
net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)
```
其中,参数的含义如下:
- `P`:输入数据的矩阵,每一列代表一个输入样本。
- `T`:目标输出的矩阵,每一列代表一个目标输出样本。
- `GOAL`:训练的目标误差。
- `SPREAD`:径向基函数的传播值。
- `MN`:最小神经元数目。
- `DF`:神经元增量步长。
这个函数会返回一个训练好的 RBF 神经网络模型 `net`。你可以使用这个模型进行预测,例如:
```matlab
Y = sim(net,X)
```
其中,`X` 是输入数据的矩阵,每一列代表一个待预测的输入样本,而 `Y` 则是对应的预测结果。
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rbf神经网络函数参数
RBF(Radial Basis Function)神经网络函数是一种常用的人工神经网络模型。它的参数包括:
1. 隐层节点数:RBF神经网络由输入层、隐层和输出层组成,隐层是RBF函数的输入层。隐层节点数决定了模型的复杂度和学习能力。
2. RBF函数类型:RBF函数是RBF神经网络的核心组成部分,常用的RBF函数类型包括高斯函数、多项式函数等。选择合适的RBF函数类型可以更好地拟合数据。
3. RBF函数参数:具体的RBF函数参数包括中心点、宽度和权重。中心点决定了每个RBF函数在输入空间中的位置,宽度决定了RBF函数的影响范围,权重用于调整每个RBF函数对输出的贡献程度。
4. 输出层权重:输出层权重用于将隐层节点的输出映射到最终的输出结果。通过调整输出层权重,可以实现对目标值的拟合。
需要注意的是,RBF神经网络的参数选择和调整是一个关键的过程,需要根据具体的问题和数据进行调优。