RBF网络的回归--非线性函数回归的实现

1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RadicalBasis Function）方法。1988年Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络，属于前向神经网络类型，它能够以任意精度逼近任意函数。RBF网络的结构与多层前向网络类似，是一种三层前向网络。输入层有信号源结点组成；第二层为隐藏层，隐单元数视所描述问题的需要而定，隐单元的变换函数RBF()是对中心点径向基对称且衰减的非负非线性函数；第三层为输出层，它对输入模式的作用作出响应。从输入空间到隐藏层空间的变换是非线性的，而从隐藏层空间的输出层空间变换则是线性的。RBF网络的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接（即不需要通过权连接）映射到隐空间。当RBF的中心点确定以后，这种映射的关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和。此处的权即为网络可调参数。由此可见，从总体上看，网络由输入到输出的映射也是非线性的，而网络输出对可调参数而言又是线性的。这样的网络的权就可以由线性方程直接解出，从而大大加快学习速度并避免局部极小问题。RBF神经网络学习算法需要求解的参数有3个：基函数的中心，方差以及隐含层到输出层的权值。根据径向基函数中心选取方法的不同，RBF网络有多种学习方法，如随机选取中心法，自组织选取法，有监督选取中心法和正交最小二乘法等。

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