RBF网络回归-非线性函数回归实现

RBF 网络（Radial Basis Function，径向基函数网络）是一种高效的非线性函数回归模型。它通过径向基函数将输入映射到高维空间，实现复杂数据的线性可分。

网络结构由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层的每个节点对应一个中心和宽度参数，激活函数多采用高斯函数。该结构便于捕捉非线性关系，广泛应用于数学建模和预测。

在实现过程中，Matlab因其丰富的神经网络工具箱而被广泛采用。Matlab 支持 RBF 网络的快速构建和训练，如 newrbf 函数，便于定义网络结构和训练参数。

通过 Matlab 脚本如 chapter7_1.m 和 chapter7_2.m，可以实现 RBF 网络的初始化和训练。前者通常负责设置网络参数及数据预，后者则完成权重优化，常用最小二乘法或梯度下降法。

训练阶段主要调整隐藏层到输出层的权重，最小化预测误差。训练完成后，网络可用于函数拟合及非线性回归任务，显著提升模型的表达能力。

借助相关资源，如径向基函数网络和 Matlab 非线性回归等内容，能进一步掌握 RBF 网络的理论与实践技巧，提升复杂数据的效果。

掌握RBF 网络的回归实现，有助于深入理解非线性建模技术，拓展在工程与科学领域的数据拟合应用。