🌟RBF神经网络：简单介绍+MATLAB实现🌟

提到神经网络，大家可能会想到复杂的算法模型，但其实有一种特别高效的网络——径向基函数神经网络（RBF），它以结构简单、收敛速度快著称！💖 RBF的核心在于使用径向基函数作为激活函数，能很好地处理非线性问题。它的架构通常分为三层：输入层、隐藏层和输出层。隐藏层中的神经元通过高斯函数来计算输入数据与中心点的距离，从而确定权重值。

那么如何用MATLAB实现呢？👇 首先定义网络参数如隐层节点数、宽度等，接着利用工具箱函数`newrb`快速搭建模型。通过训练样本不断调整网络参数，最终达到最优拟合效果。值得一提的是，MATLAB提供了强大的可视化功能，让我们可以直观地观察训练过程及结果。🚀

无论是信号处理还是模式识别领域，RBF都展现出了巨大潜力。快来动手试试吧！💪 人工智能 MATLAB 神经网络