本项目专注于利用MATLAB进行基于径向基函数(RBF)的神经网络开发，特别强调在训练过程中引入随机选择参数的方法，以优化模型性能和泛化能力。
RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Networks）是一种广泛应用于机器学习和模式识别领域的前馈神经网络。它在非线性数据拟合方面表现出色。本段落将探讨如何利用MATLAB这一强大的数值计算工具来构建并训练带有随机参数选择的RBF神经网络，特别是中心点的选择与分布方式。
RBF神经网络的核心在于其径向基函数（如高斯函数），这些函数具有局部响应特性，并且可以形成输入空间中的超球面。每个隐藏层节点对应一个这样的超球面，用于拟合数据集中的非线性特征。在MATLAB中实现这类网络时，首先需要定义网络结构和参数。
随机选择中心点是提高RBF神经网络泛化能力和适应性的关键策略之一。这些中心点应当均匀分布于输入空间内以确保模型能够覆盖所有可能的输入情况。通过使用`rand`或`randn`等MATLAB内置函数可以实现这一目标，同时根据实际情况调整隐藏层节点的数量。
另外一个重要方面是选择合适的RBF宽度（即伸缩因子），这直接影响到网络的学习效果和泛化能力。合理的参数分布区间有助于避免过拟合，并且可以通过随机数生成器来确定每个节点的宽度值。
在训练阶段，通常采用最小二乘法或梯度下降方法以降低预测误差为目标进行优化。MATLAB提供了诸如`lsqnonlin`或`fminunc`等工具箱函数用于寻找最优参数集。此外，在实际应用中还需要考虑正则化技术来进一步提升模型的泛化性能。
综上所述，本项目旨在研究如何利用随机中心点选择和分布策略在MATLAB环境中灵活地构建与训练RBF神经网络，并通过实验验证其效果。这涉及到了多个关键技术环节如结构设计、参数调整及优化方法的选择等，对于深入理解并掌握RBF神经网络具有重要价值。
5星
