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RBF神经网络
2018-05-20 21:51:45
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RBF神经网络是一种径向基函数神经网络,它是由Powell在1985年提出的,其结构特点是只有输入层和输出层,没有隐含层。RBF神经网络的工作原理是:首先将输入数据映射到高维空间中,然后通过径向基函数进行非线性变换,最后输出结果。RBF神经网络具有自学习和泛化能力强、收敛速度快等优点,因此在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。
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