rbf神经 *** 期货（期货rb是什么）

rbf神经 *** 算法是什么?

RBF神经 *** 算法是由三层结构组成，输入层至隐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 *** 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 *** 特点

RBF *** 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。在中心点附近有更大的反应；越接近中心点则反应更大，远离反应成指数递减；就相当于每个神经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 *** 的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的 *** 称为全局逼近 *** 。由于对于每次输入， *** 上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近 *** 的学习速度很慢，比如BP *** 。

rbf神经 *** 原理

rbf神经 *** 原理是用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映射到隐空间，而不需要通过权连接。

当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即 *** 的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为 *** 可调参数。其中，隐含层的作用是把向量从低维度的p映射到高维度的h，这样低维度线性不可分的情况到高维度就可以变得线性可分了，主要就是核函数的思想。

这样， *** 由输入到输出的映射是非线性的，而 *** 输出对可调参数而言却又是线性的。 *** 的权就可由线性方程组直接解出，从而大大加快学习速度并避免局部极小问题。

扩展资料

BP神经 *** 的隐节点采用输入模式与权向量的内积作为激活函数的自变量，而激活函数采用Sigmoid函数。各调参数对BP *** 的输出具有同等地位的影响，因此BP神经 *** 是对非线性映射的全局逼近。

RBF神经 *** 的隐节点采用输入模式与中心向量的距离（如欧式距离）作为函数的自变量，并使用径向基函数（如Gaussian函数）作为激活函数。神经元的输入离径向基函数中心越远，神经元的激活程度就越低（高斯函数）。

RBF *** 的输出与部分调参数有关，譬如，一个wij值只影响一个yi的输出（参考上面第二章 *** 输出），RBF神经 *** 因此具有“局部映射”特性。

参考资料来源：百度百科-径向基函数 ***

什么是rbf神经 ***

rbf神经 *** 即径向基函数神经 *** （Radical Basis Function）。径向基函数神经 *** 是一种高效的前馈式神经 *** ，它具有其他前向 *** 所不具有的更佳逼近性能和全局更优特性，并且结构简单，训练速度快。同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经 *** 模型。

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