RBF

利用Matlab进行RBF学习的详细步骤。

输入层：感知单元连接网络和环境隐含层：非线性变换，输入空间到隐层空间输出层：线性，响应训练数据

Matlab开发的径向基函数/薄板样条函数和二维图像扭曲演示。

包括建模、预测和聚类等功能的七个RBF神经网络的源代码。这些代码涵盖了多个应用领域，展示了RBF网络在不同任务中的应用方式。

DBAK-RBF: 基于动态重心平均核的RBF网络时间序列分类 该代码库提供了一种新的时间序列分类方法：动态重心平均核径向基函数网络 (DBAK-RBF)，相关论文已被 IEEE Access 收录。 核心内容 动态重心平均核 (DBAK): 基于改进的高斯动态时间规整 (AGDTW) 算法。 利用 k 均值聚类和基于 DTW 的平均算法 (DTW 重心平均，DBA) 确定核中心。 引入归一化项以增强训练过程的稳定性。 DBAK-RBF 网络: 集成 DBAK 作为核函数。 有效处理时移不变性、复杂动力学和不同时间数据长度带来的挑战。 代码结构 DBAKRBF/: 包含 DBAK-RBF 网络及其组件分析的源代码。 基于 https://github.com/habi/dynamic-time-warping 进行开发。 DBAKRBF/costFunctionRBFN.m: 计算 DBAK-RBF 网络的成本和梯度。

皇家空军内包含用于径向基函数（RBF）应用程序的Python软件包，用于数据插值/平滑及不规则域上的PDE求解。此软件包受到Gregory Fasshauer的《使用Matlab的无网格近似方法》和Bengt Fornberg与Natasha Flyer的《径向基函数在地球科学中的应用入门》的影响。详细文档可供查阅。特征包括RBF插值函数评估及其精确导数计算，用于噪声数据的N维插值与平滑。还包含一种用于解决大规模PDE的RBF-FD权重算法，以及通过频谱RBF方法或RBF-FD方法求解PDE的节点生成算法。此外，还提供了用于高斯过程回归（GPR）的高斯过程抽象及霍尔顿序列发生器。安装此软件包需使用numpy、scipy、sympy、cython和rtree软件包。

该研究提出了一种SCRBF算法，将统计聚类方法融入RBF神经网络，通过初始化和简化隐单元来提高泛化能力并减少过拟合。实验表明，该算法在孤立点检测方面有效。

RBF网络具有独特的特点：(1) RBF网络的激活函数为高斯函数，具有局部性质，与BP网络的全局性质相对；(2) 确定RBF网络隐层节点的中心和基宽度参数是一个挑战；(3) RBF网络已被证明具有唯一最佳逼近性质，并且不存在局部极小值的问题。

这是Matlab RBF神经网络预测控制程序的源代码下载，使用的神经网络类型是径向基函数神经网络。

Matlab中的RBF模拟神经网络主要应用于函数拟合和模式分类任务。该网络以其在处理非线性问题上的优越性能而闻名。