其基本思想是：用径向基函数（Radial Basic Function，RBF）作为隐单元的“基”，构成隐含层空问，隐含 层对输入变量进行变换，将低维模式输入数据变换到高维空间内，...
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Radial Basic Function Network 径向基函数网络
radial basic function rbf 径向基函数
radial basic function neural network 径向基函数神经网络
The application of radial basic function neural network in the data classification is studied.
对径向基函数神经网络在数据分类中的应用进行了研究。
Trial numerical computation indicates that taking radial basic function as exciting function of a hidden layer brings good sample fitting effect.
经数值计算结果表明，选择径向基函数作为隐层的激励函数，可以得到较好的样本拟合效果。
Then, experiments with the radial basic function and the polynomial kernel function are used to reveal the relationship between kernel functions and the filter algorithm.
接着分别针对径向基核函数和多项式核函数进行多次实验，分析这两种核函数对过滤算法的影响。
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