RBF网络

输入层：感知单元连接网络和环境隐含层：非线性变换，输入空间到隐层空间输出层：线性，响应训练数据

Matlab 的RBF 神经网络在模式分类方面表现挺不错，尤其适合非线性问题。通过RBF网络，你可以方便地进行数据分类，优化模型性能。你可以直接利用 Matlab 的内置函数或者自己动手编写网络结构来实现。试着用它来做一些实际项目，比如语音信号分类、数据拟合等。你会发现，搭建一个基于 RBF 的神经网络其实蛮，效果也挺好。 而且，Matlab 下有不少相关资源，像是RBF 神经网络程序、BP 神经网络分类案例等，这些都能帮你快速入门，避免一些常见的陷阱。如果你想进一步提高技能，还可以了解相关的聚类算法或是其它的神经网络类型。，RBF 神经网络在 Matlab 环境下使用起来还是高效且灵活的。

在matlab环境中，这份完整的RBF神经网络代码十分优秀。

RBF神经网络识别图像的算法，通过训练后与对应图片进行仿真。

本PPT详细介绍了RBF神经网络的具体实现方法，适合初学者理解和学习。内容包括RBF网络结构、参数调整方法及应用示例。

包括建模、预测和聚类等功能的七个RBF神经网络的源代码。这些代码涵盖了多个应用领域，展示了RBF网络在不同任务中的应用方式。

这是一个展示在Matlab中使用RBF网络逼近非线性函数的实例，帮助读者理解其应用。所包含的文件有：20090630152009375.jpg 和结果文件：20090630151956218.jpg。

本压缩包包含RBF神经网络的训练MATLAB源程序代码，可以帮助用户更方便地理解和实现RBF神经网络模型的训练过程。该代码示例适用于机器学习与神经网络领域，提供了详细的实现步骤和参数设置，便于调试和学习。

DBAK-RBF: 基于动态重心平均核的RBF网络时间序列分类 该代码库提供了一种新的时间序列分类方法：动态重心平均核径向基函数网络 (DBAK-RBF)，相关论文已被 IEEE Access 收录。 核心内容 动态重心平均核 (DBAK): 基于改进的高斯动态时间规整 (AGDTW) 算法。 利用 k 均值聚类和基于 DTW 的平均算法 (DTW 重心平均，DBA) 确定核中心。 引入归一化项以增强训练过程的稳定性。 DBAK-RBF 网络: 集成 DBAK 作为核函数。 有效处理时移不变性、复杂动力学和不同时间数据长度带来的挑战。 代码结构 DBAKRBF/: 包含 DB

该研究提出了一种SCRBF算法，将统计聚类方法融入RBF神经网络，通过初始化和简化隐单元来提高泛化能力并减少过拟合。实验表明，该算法在孤立点检测方面有效。