简介🔍
RBF（径向基函数）神经网络是一种特殊类型的前馈人工神经网络，它使用径向基函数作为激活函数。这类网络通常用于解决函数逼近、模式识别和时间序列预测等问题。相较于其他类型的神经网络，RBF网络具有训练速度快、泛化能力强等优点。
结构特点🛠️
RBF网络由输入层、隐藏层和输出层构成。隐藏层中的每个节点都对应一个中心点，这些中心点通过训练数据来确定。输入信号与隐藏层中心的距离决定了该信号通过径向基函数后的输出值。输出层将所有隐藏层节点的输出进行加权求和，最终得到预测结果。
第三段：应用场景🎯
RBF神经网络因其高效性和准确性，在多个领域得到了广泛应用。例如，在金融领域，它可以用来预测股票价格；在医疗健康领域，可以辅助疾病诊断；在工程领域，可用于故障检测与系统控制。随着技术的发展，RBF网络的应用场景将会更加广泛。