你好,我现在在用rbf做rbf预测代码,但是rbf预测代码的结果总有一个或几个rbf预测代码值特别大,我不知道是哪里的原因

  1. 与 BP 神经网络的区别在於训练过程——其参数初始化具有一定方法并非随机,隐含层的末尾使用了径向基函数它的输出经过加权和得到 LW2.1
  1. RBF神经网络重点函数介紹

    • newrbe()——创建精确的径向基网络
  2. Spread:径向基的扩展速度

    • 输入层和隐含层与 RBF 神经网络一致,这里的 LW2.1 直接由输出矩阵代替并在隐含层與输出层之间和激活函数进行点乘

    • 输入层和隐含层与RBF神经网络一致,不同点是最后的输出环节使用了一个竞争函数

  1. GRNN、PNN神经网络重点函数介紹

    • newgrnn()——创建广义回归神经网络
    • PT 和RBF神经网络一致
  2. newpnn()——创建概率神经网络
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隐层径向基函数的聚类中心,聚类中心有多种算法常用K-means聚类

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