文件名称：RBF_Function_Approximation
文件大小：52KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-27 00:37:35
Python
RBF_Function_Approximation 径向基函数（RBF）网络在常规逼近理论中有其基础。 它具有通用逼近的能力。 RBF网络是众所周知的多层感知器（MLP）的流行替代方法，因为它具有更简单的结构和更快的训练过程。 在这里，我训练了RBF神经网络进行函数逼近。 使用该网络并预测F（x）= x ^ 3，然后将网络的输出与函数F（x）的结果进行比较，并绘制在x∈[-2，2]范围内的数据比较结果。 结果图像：
【文件预览】：
RBF_Function_Approximation-main
----README.md(727B)
----result-image.jpg(73KB)
----RBF.py(4KB)