第六章 径向基函数神经网络 RBF网络结构和模型 RBF网络输出的计算过程 RBF网络的一个实例 RBF网络的学习算法 RBF网络参数的有教师学习算法 ·RBF网络的几个问题 ·RBF网络的应用示例与MATLAB实现 2006-12-12 北京科技大学付冬梅 2
2006-12-12 北京科技大学 付冬梅 2 •RBF网络结构和模型 •RBF网络输出的计算过程 •RBF网络的一个实例 •RBF网络的学习算法 •RBF网络参数的有教师学习算法 •RBF网络的几个问题 •RBF网络的应用示例与MATLAB实现
6-0概述 ■1985年，Powell:提出了多变量插值的径向基 数(Radical Basis Function,RBF)方法 ■I988年，Moody和Darken提出了一种神经网辂 结构，即RBF神经网辂 RBF网络是一种三层前向网辂 RBF网络的基本思想 用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入头量 直接（即不需要通过牧连接）映射到隐空间 当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定 口隐含层空间到输出空间的映射是孩性的 2006-12-12 北京科技大学付冬梅
2006-12-12 北京科技大学 付冬梅 3 6-0 概述 n 1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函 数(Radical Basis Function，RBF)方法 n 1988年， Moody和Darken提出了一种神经网络 结构，即RBF神经网络 n RBF网络是一种三层前向网络 n RBF网络的基本思想 q 用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，将输入矢量 直接(即不需要通过权连接)映射到隐空间 q 当RBF的中心点确定后，映射关系也就确定 q 隐含层空间到输出空间的映射是线性的
6-0概述 ·径向基神经网络的神经元结构 X1 W1h X2 W2h dist Wih Xm ■激活函数采用径向基函数 以输入和权值向量之间的dist距离作为自变量 R(小dist)=edst 2006-12-12 北京科技大学付冬梅
2006-12-12 北京科技大学 付冬梅 4 n 径向基神经网络的神经元结构 n 激活函数采用径向基函数 以输入和权值向量之间的 距离作为自变量 2 - dist R ( dist )=e dist 6-0 概述
6-1径向基函数RBF)网络结构和模型 径向基函数(RBF)神经网络，是具有单隐层的三层前 馈网络，结构见图2-6-1。由于它模拟了人脑中局部调整、 相互覆盖接收域的神经网络结构，因此，是一种局部逼近 网络，已证明它能以任意精度逼近任一连续函数。 输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 图6-1 RBF神经网络 2006-12-12 北京科技大学付冬梅
2006-12-12 北京科技大学 付冬梅 5 6-1 径向基函数(RBF)网络结构和模型 径向基函数（RBF）神经网络，是具有单隐层的三层前 馈网络，结构见图2-6-1。由于它模拟了人脑中局部调整、 相互覆盖接收域的神经网络结构，因此，是一种局部逼近 网络，已证明它能以任意精度逼近任一连续函数。 输入层 隐层 输出层 节点 节点 节点 图6-1 RBF神经网络 u y q
6-1径向基函数RBF)网络结构和模型 y net 图6-2RBF神经网络结构模型 2006-12-12 北京科技大学付冬梅 6
2006-12-12 北京科技大学 付冬梅 6 6-1 径向基函数(RBF)网络结构和模型 u y net o c 图6-2 RBF神经网络结构模型