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RBF 神經網絡
徑向基麗數（Radial Basis Function，RBF ）神經網絡是由J.Moody 和C.Darken 在20世紀80 年代末提出的一種神經網絡，它是具有單隱層的三層前饋網絡。RBF 網絡模擬了人腦中局部調整、相互覆蓋接收域（或稱感受野，Receptive Field ）的神經網絡結構，已證明
RBF 網絡能任意精度逼近任意連續函數。RBF 網絡的學習過程與BP 網絡的學習過程類似，兩者的主要區別在于各使用不同的作用函數。BP 網絡中隱含層使用的是Sigmoid 函數，其值在輸人空間中無限大的范圍內為非零值，因而是一種全局逼近的神經網絡;而RBF 網絡中的作用函數是高斯基函數，其值在輸人空間中有限范圍內為非零值，因而RBF 網絡是局部逼近的神經網絡。
理論上，三層以上的BP 網絡能夠逼近任何一個非線性函數，但由于BP 網絡是全局逼近網絡，每一次樣本學習都要重新調整網絡的所有權值，收斂速度慢，易于陷人局部極小，很難滿足控制系統的高度實時性要求。RBF 網絡是一種三層前向網絡，由輸人到輸出的映射是非線性的，而隱含層空間到輸出空間的映射是線性的，而且RBF 網絡是局部逼近的神經網絡，因而采用RBF 網絡可大大加快學習速度并避免局部極小問題，適合于實時控制的要求。采用RBF 網絡構成神經網絡控制方案，可有效提高系統的精度、魯棒性和自適應性。
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