1、rbf神經網絡算法是什么?

RBF神經網絡算法是由三層結構組成，輸入層至隱層為非線性的空間變換，一般選用徑向基函數的高斯函數進行運算；從隱層至輸出層為線性空間變換，即矩陣與矩陣之間的變換。

RBF神經網絡進行數據運算時需要確認聚類中心點的位置及隱層至輸出層的權重。通常，選用K-means聚類算法或最小正交二乘法對數據大量的進行訓練得出聚類中心矩陣和權重矩陣。

一般情況下，最小正交二乘法聚類中心點的位置是給定的，因此比較適合分布相對規律的數據。而K-means聚類算法則會自主選取聚類中心，進行無監督分類學習，從而完成空間映射關系。

RBF網絡特點

RBF網絡能夠逼近任意非線性的函數(因為使用的是一個局部的激活函數。在中心點附近有最大的反應；越接近中心點則反應最大，遠離反應成指數遞減；就相當于每個神經元都對應不同的感知域)。

可以處理系統內難以解析的規律性，具有很好的泛化能力，并且具有較快的學習速度。

有很快的學習收斂速度，已成功應用于非線性函數逼近、時間序列分析、數據分類、模式識別、信息處理、圖像處理、系統建模、控制和故障診斷等。

當網絡的一個或多個可調參數（權值或閾值）對任何一個輸出都有影響時，這樣的網絡稱為全局逼近網絡。由于對于每次輸入，網絡上的每一個權值都要調整，從而導致全局逼近網絡的學習速度很慢，比如BP網絡。

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2、rbf神經網絡原理

rbf神經網絡原理是用RBF作為隱單元的“基”構成隱含層空間，這樣就可以將輸入矢量直接映射到隱空間，而不需要通過權連接pnn神經網絡和rbf神經網絡。

當RBF的中心點確定以后，這種映射關系也就確定了。而隱含層空間到輸出空間的映射是線性的，即網絡的輸出是隱單元輸出的線性加權和，此處的權即為網絡可調參數。其中，隱含層的作用是把向量從低維度的p映射到高維度的h，這樣低維度線性不可分的情況到高維度就可以變得線性可分了，主要就是核函數的思想。

這樣，網絡由輸入到輸出的映射是非線性的，而網絡輸出對可調參數而言卻又是線性的。網絡的權就可由線性方程組直接解出，從而大大加快學習速度并避免局部極小問題。

擴展資料

BP神經網絡的隱節點采用輸入模式與權向量的內積作為激活函數的自變量，而激活函數采用Sigmoid函數。各調參數對BP網絡的輸出具有同等地位的影響，因此BP神經網絡是對非線性映射的全局逼近。

RBF神經網絡的隱節點采用輸入模式與中心向量的距離（如歐式距離）作為函數的自變量，并使用徑向基函數（如Gaussian函數）作為激活函數。神經元的輸入離徑向基函數中心越遠，神經元的激活程度就越低（高斯函數）。

RBF網絡的輸出與部分調參數有關，譬如，一個wij值只影響一個yi的輸出（參考上面第二章網絡輸出），RBF神經網絡因此具有“局部映射”特性。

參考資料來源：

3、Rbf神經網絡原理

rbf神經網絡即徑向基函數神經網絡（Radical Basis Function）。徑向基函數神經網絡是一種高效的前饋式神經網絡，它具有其他前向網絡所不具有的最佳逼近性能和全局最優特性，并且結構簡單，訓練速度快。同時，它也是一種可以廣泛應用于模式識別、非線性函數逼近等領域的神經網絡模型。

4、RBF神經網絡的缺點！

1.RBF 的泛化能力在多個方面都優于BP 網絡, 但是在解決具有相同精度要求的問題時, BP網絡的結構要比RBF 網絡簡單。2. RBF 網絡的逼近精度要明顯高于BP 網絡,它幾乎能實現完全逼近, 而且設計起來極其方便, 網絡可以自動增加神經元直到滿足精度要求為止。但是在訓練樣本增多時, RBF 網絡的隱層神經元數遠遠高于前者, 使得RBF 網絡的復雜度大增加, 結構過于龐大, 從而運算量也有所增加。3. RBF神經網絡是一種性能優良的前饋型神經網絡，RBF網絡可以任意精度逼近任意的非線性函數，且具有全局逼近能力，從根本上解決了BP網絡的局部最優問題，而且拓撲結構緊湊，結構參數可實現分離學習，收斂速度快。4. 他們的結構是完全不一樣的。BP是通過不斷的調整神經元的權值來逼近最小誤差的。其方法一般是梯度下降。RBF是一種前饋型的神經網絡，也就是說他不是通過不停的調整權值來逼近最小誤差的，的激勵函數是一般是高斯函數和BP的S型函數不一樣，高斯函數是通過對輸入與函數中心點的距離來算權重的。5. bp神經網絡學習速率是固定的，因此網絡的收斂速度慢，需要較長的訓練時間。對于一些復雜問題，BP算法需要的訓練時間可能非常長，這主要是由于學習速率太小造成的。而rbf神經網絡是種高效的前饋式網絡，它具有其他前向網絡所不具有的最佳逼近性能和全局最優特性，并且結構簡單，訓練速度快。

5、幫忙求翻譯 小弟全部分數奉上 10

你好，我在大學里學得就是英語專業，你的問題就交縱然吧
譯文如下
卡爾曼濾波（KF法）是申請了若干年親隨一/ INS組合最佳的GPS模塊。最近，在人工智能（AI）為基礎的一些技術已經被提出來取代氟化鉀，以消除其inadequa -連鎖商店一些。主要不足有關的KF的GPS / INS整合利用是有必要的傳感器誤差每一個預定義的Accu -率隨機模型。此外，關于協方差信息值前兩慣導和GPS數據以及（即方差和相關時間）每個傳感器系統被稱為準確的統計特性。
??幾個人工智能 - 基于GPS / INS組合結構采用多層每次ceptron神經網絡（MLPNN），徑向基函數神經網絡（RBF網絡）和自適應神經元模糊推斷- ence系統（ANFIS）進行了報道的GPS / INS整合。這些方法背后的所有主要的想法是哩話筒的最新動態車輛通過培訓期間的GPS信號的可用性AI模塊。實證模型，親正如事實移民局輸出（位置或速度），并提供了對應的慣導系統的位置或速度誤差可以在更新過程中（培訓）制定的程序。在GPS中斷的情況下，這種模式運作，以糾正在INS輸出不準確的預測模式。現有的人工智能全部 - 基于模型涉及在一定時間瞬間移民局位置或在同一瞬間速度的慣性導航系統誤差。這種模式的主要缺點是它們不能彌麥克風移民局移民局在任何位置或速度誤差在更新過程的趨勢。因此，在相當長的GPS超出年齡的情況下，現有的人工智能為基礎的模型之一的，不得capableof提供可靠和準確的定位解決方案，尤其是戰術和低成本的系統。此外，最近公布的一些結果表明，氟化鉀可能超越在全球定位系統外的幾秒鐘歲的人工智能為基礎的一些技巧。這是由于不準確的線性動態模型慣導系統誤差的一步利用。這種線性化模式運作阿德- quately僅在短期長期的GPS中斷。在長期的GPS中斷的情況下，忽略非線性和非平穩增長的錯誤部分大型價值和整體狀況惡化，荷蘭國際集團的準確性。對不適當的慣性傳感器的隨機模型的負面影響也出現在長期全球定位系統中斷情況。

6、全局逼近和局部逼近神經網絡

全局逼近網絡是指該網絡需要對所有權值進行修正，而局部只需要修正一小部分權值

7、前饋型神經網絡常用于什么

1.主要應用包括感知器網絡。按內容而分布在網絡某一處，可以存儲一個外部信息。而每個神經元以分散的形式存儲在感知器上。網絡的分布對存儲有等勢作用。這種分布式存儲是神經系統均勻分布在網絡上的自身具備的特點。在大腦的反射弧層里面，對應感知的存儲應用。
2.主要應用于BP網絡。也叫多層前饋網絡。模擬人腦，分配勻稱，達到自主學習功效。每個大腦皮層細胞在識別各列和和各類的存儲信息時，進行自動排列和分配，運算。可以鏈接訓練記憶樣本與樣本輸出的聯系。
3.主要應用于RBF網絡。就是徑向基函數神經網絡。可以對周圍環境進行識別和判斷，處理模糊甚至不規則的推理，模仿人類識別細胞，識別圖像，識別聲音。對難以解析的規律性,具有良好的泛化能力,并有很快的學習收斂速度,已成功應用于非線性函數逼近，以及時間序列分析。

8、rbf神經網絡和bp神經網絡有什么區別

bp神經網絡學習速率是固定的，因此網絡的收斂速度慢，需要較長的訓練時間。對于一些復雜問題，BP算法需要的訓練時間可能非常長，這主要是由于學習速率太小造成的。而rbf神經網絡是種高效的前饋式網絡，它具有其他前向網絡所不具有的最佳逼近性能和全局最優特性，并且結構簡單，訓練速度快。

總結

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