文章目录一、理论基础1、径向基神经网络结构2、前向传播过程3、反向传播过程4、建模步骤二、径向基神经网络的实现1、训练过程（RBFNN.py）2、测试过程（test.py）3、测试结果4、参考源码及实验数据集一、理论基础径向基神经网络（RadialBasisFunctionNeuralNetwork，简称RBFNN）是一种具有较强映射功能的三层前向网络，其原理与反向传播神经网络（BPNN）较为接近，最主要的特征为以径向基函数作为隐含层激活函数，数据从输入层传入隐含层后，通过径向基函数对其进行非线性映射，然后经过线性计算传递至输出层进行输出。反向传播神经网络（BPNN）原理参考：反向传播神经网络
文章目录一、理论基础1、径向基神经网络结构2、前向传播过程3、反向传播过程4、建模步骤二、径向基神经网络的实现1、训练过程（RBFNN.py）2、测试过程（test.py）3、测试结果4、参考源码及实验数据集一、理论基础径向基神经网络（RadialBasisFunctionNeuralNetwork，简称RBFNN）是一种具有较强映射功能的三层前向网络，其原理与反向传播神经网络（BPNN）较为接近，最主要的特征为以径向基函数作为隐含层激活函数，数据从输入层传入隐含层后，通过径向基函数对其进行非线性映射，然后经过线性计算传递至输出层进行输出。反向传播神经网络（BPNN）原理参考：反向传播神经网络
RBF(RadialBasisFunction,径向基函数)网络是一种单隐层前馈神经网络。它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层是对隐层神经元输出的线性组合。所以，RBF神经网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入层到隐层的变换是非线性的，从隐层到输出层的变换是线性的。RBF神经网络结构如下图所示。其中，我们称之为径向基函数，最常见的径向基函数是高斯径向基函数（或称为“高斯核函数”或者RBF核函数）。 高斯核函数定义如下：其中，是第i个神经元的中心点，
RBF(RadialBasisFunction,径向基函数)网络是一种单隐层前馈神经网络。它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层是对隐层神经元输出的线性组合。所以，RBF神经网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入层到隐层的变换是非线性的，从隐层到输出层的变换是线性的。RBF神经网络结构如下图所示。其中，我们称之为径向基函数，最常见的径向基函数是高斯径向基函数（或称为“高斯核函数”或者RBF核函数）。 高斯核函数定义如下：其中，是第i个神经元的中心点，
