本研究探讨了在径向基函数神经网络中应用K-means算法进行参数优化的方法，通过改进的参数选择策略提高了RBF网络的学习效率和预测准确性。
径向基函数神经网络（RBFNN）是一种采用径向基函数作为激活函数的人工神经网络类型。该网络由三层构成：输入层、隐藏层及输出层。
- 输入层负责分配信号，不进行任何计算。
- 隐藏层是非线性的，并使用高斯函数来处理数据。
- 输出层则对来自隐藏层的高斯结果进行加权组合以产生最终输出值。在训练过程中，唯一需要调整的是隐藏与输出两层级之间的连接权重。
RBFNN 的优化参数包括：
1. 隐藏至输出层间的权重；
2. 激活函数的选择（通常为高斯核）；
3. 各激活节点的中心位置；
4. 中心分布特性；以及
5. 隐层内的神经元数目。
隐藏到输出之间的连接权重通过Moore-Penrose广义逆矩阵方法计算得出。这种方法相比传统的梯度下降法，能有效解决诸如停止准则、学习速率设定、训练周期数量和局部极小值等问题，并且由于其较短的训练时间和良好的泛化能力而适用于实时应用场景。
在实践中，选择合适的径向基函数（如高斯核）对于模式识别任务至关重要。通常建议激活函数中心点的选择与数据集中的特征相匹配。在此例中，采用K-means聚类算法来确定高斯分布的位置和宽度参数。
5星
