rbf神经网络 基于RBF的非线性系统建模与应用

径向基函数（RBF）神经网络是一种特殊的前馈型人工神经网络，其核心在于利用径向基函数作为隐层节点的激活函数。与传统BP网络相比，RBF网络具有收敛速度快、结构简单等优点，广泛应用于模式识别、函数逼近及系统建模等领域。

RBF网络由输入层、隐含层和输出层组成。其中，隐含层通过高斯函数实现对输入数据的非线性映射，而输出层则负责将映射结果线性组合以完成最终预测。在实际应用中，RBF网络可以通过K均值聚类算法确定隐层中心点，并采用最小二乘法优化权值参数，从而实现高效训练。

近年来，基于RBF的非线性系统建模成为研究热点。例如，在工业过程控制中，RBF网络能够精准捕捉复杂动态特性；在生物医学信号处理方面，其优异的分类能力为疾病诊断提供了可靠支持。未来，随着计算资源的提升及算法优化，RBF神经网络将在更多领域展现潜力。