RBF标准神经网络

RBF标准神经网络是一种径向基函数（Radial Basis Function，简称RBF）神经网络，它是一种三层前馈神经网络。它的输入层、隐藏层和输出层都是线性变换，而隐藏层的激活函数是径向基函数。RBF神经网络的优点是结构简单，训练速度快，能够以任意精度逼近任意非线性连续函数；缺点是其鲁棒性较差，对局部极小值敏感。RBF神经网络广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域 。