rbf神经网络的优缺点

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大家好，今天来介绍rbf神经网络的优缺点(rbf神经网络和bp神经网络的区别)的问题，以下是渲大师小编对此问题的归纳和整理，感兴趣的来一起看看吧！

rbf神经网络和bp神经网络有什么区别

bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速枝首度慢，需要猛敏较长的猛知数训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。

rbf神经网络算法是什么

RBF神经网络算法是由三层结构组成，输入层至隐腊带层为非线性的空间变换，一般选用径向基函数的高斯函数进行运算；从隐层至输出层为线性空间变换，即矩阵与矩阵之间的变换。

RBF神经网络进行数据运算时需要确认聚类中心点的位置及隐层至输出层的权重。通常，选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行训练得出聚类中心矩阵和权重矩阵。

一般情况下，最小正交二乘法聚类中心点的位置是给定的，因此比较适合分布相对规律的数据。而K-means聚类算法则会自主选取聚类中心，进行无监督分类学习，从而完成空间映射关系。

RBF网络特点

RBF网络能够逼近任意非线性的函数(因为使用的是一个局部的激活函数。在中心点附近有最大的反应；越接近中心点则反应最大，远离反应成指数递减；就相当于每个神经轮岩芦元都对应不同的感知域)。

可以处理系统内难以解析的规律性，具有很好的泛化能力，并且具有较快的学习速度。

有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。

当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有枣念影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢，比如BP网络。

在RBF神经网络预测中如果样本数据较少时效果怎么样和GRNN神经网络比较

效果都不好,样本少最好是用统计学加一些机械学习纯闷亮的思想自己多做尝试,设计特征给出一个固定的预测模型,效果根神经网络不在一个档次上,人的智商远远比电脑高,神经网络勉强算大数据的技术,前提就是要有大量做宽冗余的罩型数据,大到疲于用统计学方法处理.