# RBF神经网络实例应用
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现RBF（径向基函数）神经网络实例应用。RBF神经网络是一种灵活的神经网络模型，适用于模式识别、函数逼近和时间序列预测等任务。我们将按照以下流程进行实现：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型构建 |
| 3 | 模型训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5 |
原创
2023-08-30 15:48:58
299阅读
RBF神经网络在学习RBF神经网络之前，最好先了解径向基函数的相关知识，参见径向基函数（RBF）插值。RBF神经网络模型是1988年由Moody和Darken提出的一种神经网络结构，属于前向神经网络类型，能够以任意精度逼近任意连续函数，特别适合于解决分类问题。RBF网络是一种三层前向网络，第一层为由信号源节点组成的输入层，第二层为隐层，隐单元数视问题需要而定，隐单元的变换函数为非负非线性的函数RB
转载
2023-08-16 08:07:48
365阅读
## RBF 神经网络 应用
### 简介
RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种经典的神经网络模型，其主要应用于函数逼近、模式识别、时间序列预测等领域。RBF 网络具有简单、高效、强大的特点，可以通过适当的设置网络结构和参数来处理复杂的非线性问题。
### RBF 神经网络原理
RBF 神经网络由三层组成：输入层、隐含层和输出层。
输入层接受输入数据，并将其
原创
2023-12-03 07:04:05
121阅读
本周我们继续来推导和实现神经网络的其他模型。RBF（Radial Basis Function, 径向基函数）网络一般来说，是一种单隐层前馈神经网络，它使用径向基函数作为隐含层神经元激活函数，而输出层则是对隐含层神经元输出的线性组合。RBF网络推导 单隐层的RBF网络 首先我们来看下RBF网络的图示构成。在上图中，我们可以看到隐含层的激活函数为
转载
2023-08-25 16:22:04
254阅读
RBF神经网络典型案例分析【例6-1】考虑具有3输入2输出的一组数据，如表6-1所示。>> clear all;
xite=0.10;alfa=0.05;
W=rands(5,2);
W_1=W;W_2=W_1;
h=[0,0,0,0,0]';
c=2*[-0.5 -0.25 0 0.25 0.5;-0.5 -0.25 0 0.25 0.5;-0.5 -0.25 0 0.25 0.5]
转载
2023-07-28 21:10:05
317阅读
一、正则化RBF 用RBF网络解决插值问题时，基于上述正则化理论的 RBF网络称为正则化网络。其特点是隐节点数等于输人样本数，隐节点的激活函数为Green函数，常具有式a（r）=exp（-r的平方/2*σ的平方）的Gauss形式，并将所有输入样本设为径向基函数的中心，各径向基函数取统一的扩展常数。 由于正则化网络的训练样本与“基函数”是一一对应的。当样本数 P 很大时，实现网络的计算量
转载
2023-10-30 22:19:08
181阅读
前言最近发现有挺多人喜欢径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络，其实它就是将RBF作为神经网络层间的一种连接方式而已。这里做一个简单的描述和找了个代码解读。 之前也写过一篇，不过排版不好看，可以戳这里跳转国际惯例，参考博客：维基百科径向基函数《模式识别与智能计算——matlab技术实现第三版》第6.3章节《matlab神经网络43个案例分析》第7章节tensorf
转载
2023-09-25 09:44:27
670阅读
目录主体代码参照：1、RBF网络相关知识知识概述2、K-means聚类最优k值的选取2.1手肘法：SSE(sum of the squared errors，误差平方和)2.2 轮廓系数法3、径向基函数的中心值和方差的选取3.1 有无监督知识概述3.2 自组织法（无监督）kmeans聚类方法获取聚类中心和标准差根据高斯函数的形式构建高斯核函数3.3 有监督学习3.4 结果对比传送门RBF网络知识
转载
2023-08-28 20:46:02
288阅读
学习→创造→分享一直是数行科技坚持的原则，今天小数就来为大家分享一下RBF神经网络及其在财务报表舞弊识别中的应用。—————————————————— 什么是RBF神经网络？ RBF神经网络即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络
转载
2023-07-06 17:01:19
102阅读
1 前言在使用RBF神经网络实现函数逼近中，笔者介绍了使用 Matlab 训练RBF神经网络。本博客将介绍使用 tensorflow 训练RBF神经网络。代码资源见：RBF案例（更新版）这几天，笔者在寻找 tensorflow 中 RBF 官方案例，没找到，又看了一些博客，发现这些博客或不能逼近多元函数，或不能批量训练。于是，自己手撕了一下代码。RBF神经网络中需要求解的参数有4个：基函数的中心和
转载
2023-08-31 10:23:35
264阅读
RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值
转载
2023-12-25 11:51:26
264阅读
再论RBF神经网络 前言：在此之前也看了不少的博文，但是总是觉得相同的概念不同的博文表达总是不同，同样的RBF神经网路，不同的博文会总结出不同的网络结构，再此还是自己总结一下比较好。本文参考：《Matlab神经网络原理与实例精解》一、RBF神经网络的特点 1、结构简单、收敛速度快、能够逼近任意非线性函
转载
2023-06-25 09:47:21
666阅读
一、RBF神经网络1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function，RBF)方法，1988年， Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络。RBF网络是一种三层前向网络，其基本思想是：（1）用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量直接(即不需要通过权连接)映射到隐空间（2）当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定（
转载
2023-08-28 13:38:50
129阅读
RBF网络原理RBF网络，即径向基神经网络，也是前馈型网络的一种。它的设计思想和BP网络完全不一样。Cover定理：将复杂的模式分类问题非线性的投射到高维空间将比投射到低维空间更可能是线性可分的。也就是说这个问题在低维空间不一定是线性可分的，但如果把它映射到高纬度的空间去，在那里就可能是线性可分的。这就是RBF网络的原理。RBF将问题转换为线性可分之后便没有了BP网络的局部极小值问题。但是RBF需
转载
2023-12-11 16:36:11
70阅读
径向基函数（Radial Basis Function，RBF）是一个取值仅取决于到原点距离的实值函数，也可以是到任意一中心点的距离，任何一个满足上述特性的函数都可以称为RBF。我们可以从网上看到许多的RBF神经网络的介绍，这里就不再过多的进行阐述了，主要来说下RBF神经网络的相关问题。（1）RBF神经网络输入层到隐含层不是通过权值和阈值进行连接的，而是通过输入样本与隐含层节点中心之间的距离连接的
转载
2023-08-18 19:49:44
138阅读
Company Logo LOGO 径向基(RBF)神经网络的介绍及其案例实现 Company Logo Contents 什么是神经网络 1 径向基(RBF)神经网络 2 案例实现 3 Company Logo Contents 什么是神经网络 1 径向基(RBF)神经网络 2 案例实现 3 Company Logo 什么是神经网络 什么是神经网络？ Company Logo 什么是神经网络 什
转载
2023-09-05 09:19:56
62阅读
前言：好久不见了，最近一直瞎忙活，博客好久都没有更新了，表示道歉。希望大家在新的一年中工作顺利，学业进步，共勉！今天我们介绍深度神经网络的缺点：无论模型有多深，无论是卷积还是RNN，都有的问题：以图像为例，我们人为的加一些东西，然后会急剧的降低网络的分类正确率。比如下图：在生成对抗样本之后，分类器把alps 以高置信度把它识别成了狗，下面的一幅图，是把puffer 加上一些我们人类可能自己忽视的东
转载
2024-02-05 02:31:19
65阅读
7.4.1 全连接与局部连接1968 年 ， 生 物 学 家 休 伯 尔 （ David Hunter Hubel ） 教 授 与 维 泽 尔 （Torsten N.Wiesel）教授在研究动物如何处理视觉信息时有一个重要的发 现。他们发现动物大脑皮层是分级、分层处理信息的。在大脑的初级视觉皮层 中存在好几种不同的细胞，这些不同类型的细胞?担着不同层次的视觉感知工 作。 两位学者的研究成果对于神经
转载
2023-11-15 10:16:54
78阅读
【1】Perceptron§ 感知机感知机是我们知道的最简单和最古老的神经元模型，它接收一些输入，然后把它们加总，通过激活函数并传递到输出层。【2】Feed Forward(FF)前馈神经网络前馈神经网络（FF），这也是一个很古老的方法——这种方法起源于50年代。它的工作原理通常遵循以下规则：1.所有节点都完全连接2.激活从输入层流向输出，无回环3.输入和输出之间有一层（隐含层）在大多数情况下，
转载
2023-08-07 21:42:00
68阅读
最近学习了一下神经网络，主要是学习了BP和RBF，下面时本人的学习笔记学习尚浅，望指正..... 本篇介绍BP神经网络，下一篇介绍RBF神经网络BP神经网络就是Back Propagation（反向传播）的神经网络。线性感知机首先，向介绍一下非反向传播的神经网络，其实也就是感知机，本质上就是一个线性分类器。如下：x1*w1+x2*w2+x3*w3..... xn*wn+b= y &nbs
转载
2023-08-29 20:15:01
89阅读
