rbf（rbf医学上是什么意思）

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本文目录一览：

• 1、rbf神经网络算法是什么?
• 2、rbf神经网络在java中如何实现原代码
• 3、RBF神经网络的缺点!

rbf神经网络算法是什么?

RBF神经网络算法是由三层结构组成，输入层至隐层为非线性的空间变换，一般选用径向基函数的高斯函数进行运算；从隐层至输出层为线性空间变换，即矩阵与矩阵之间的变换。

rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。

newrbe(P，T)；%生成神经网络 其算法是：生成的网络有2层，第一层是radbas神经元，用dist计算加权输入，用netprod计算网络输入，第二层是purelin神经元，用 dotprod计算加权输入，用netsum计算网络输入。两层都有偏差b。

rbf神经网络在java中如何实现原代码

rbf神经网络在java中如何实现原代码rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。

我参照《神经网络原理》的算法描述写的，不知道对不对，欢迎探讨。

见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

java源代码是用来关联jar中的编译代码的。

RBF神经网络进行数据运算时需要确认聚类中心点的位置及隐层至输出层的权重。通常，选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行训练得出聚类中心矩阵和权重矩阵。

RBF神经网络的缺点!

1、BP网络用于函数逼近时，权值的调节采用的是负梯度下降法，这种调节权值的方法有它的局限性，既存在着收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BO网络。

2、缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

3、缺点：(1)最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。(2)不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。(3)把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

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