RBF神经网络学习算法的课题研究，为毕业论文。

简介：
本研究集中探讨了径向基函数（RBF）神经网络的学习算法。本文共计包含50页的摘要，旨在对RBF神经网络领域内的多种学习方法进行深入分析。在对先前研究的优势与不足进行总结和概述的基础上，本文详细阐述了三种性能优异的学习算法。相较于现有的学习方法，本文提出的算法能够在保证良好性能的前提下，生成更为紧凑的网络结构。首先，本文回顾了RBF神经网络的网络结构及其基本的学习机制。随后，第二章对径向基函数的插值特性、RBF网络模型以及RBF网络在逼近任务中的表现进行了详尽的描述。第三章则系统地概述了当前广泛应用的各种RBF神经网络学习算法，并深入剖析了正交最小二乘法（OLS）、递阶遗传训练算法（HGA）和粒子群优化（PSO）这三种算法的训练过程。此外，第三章的结尾还提供了这三种算法的优缺点分析对比。第四章设计了一系列仿真实验，旨在对基于RBF神经网络的判别模型以及其他基于距离的判别模型进行相互比较评估。仿真结果有力地证明了RBF神经网络的学习方法的有效性。最后，第五章总结了本文的主要工作内容，并对未来RBF神经网络研究领域的发展方向进行了展望和探讨。