第3章RBF神经网络的基本原理RBF神经网络（径向基函数神经网络）是一种高效的前馈型神经网络，以其简单的结构和良好的非线性逼近能力广泛应用于模式识别、函数逼近和时间序列预测等领域。本章将详细介绍RBF神经网络的基本原理，包括其网络结构、径向基函数的作用以及学习算法。首先，本章将阐述RBF神经网络的三层结构：输入层、隐含层和输出层，并重点分析隐含层中径向基函数的核心作用。接着，将讨论常用的径向基函数（如高斯函数）及其参数的意义。此外，本章还将介绍RBF神经网络的两种主要学习算法：聚类方法确定中心点和监督学习调整权重，并分析其优缺点。通过本章的学习，读者将深入理解RBF神经网络的工作原理，为后续的应用和优化奠定理论基础。
