徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中spread的取值范圍和DF的取值范圍是多少?。拷?jīng)驗(yàn)值也可以，要范圍？Spread是徑向基函數(shù)的展開系數(shù)，默認(rèn)值為1.0。合理選擇價差是非常重要的。它的值應(yīng)該足夠大，以使RBFNs響應(yīng)

徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中spread的取值范圍和DF的取值范圍是多少??？經(jīng)驗(yàn)值也可以，要范圍？

Spread是徑向基函數(shù)的展開系數(shù)，默認(rèn)值為1.0。合理選擇價差是非常重要的。它的值應(yīng)該足夠大，以使RBFNs響應(yīng)輸入向量覆蓋的區(qū)間，但不要求對所有RBFNs都足夠大，只要一些RBFNs能夠響應(yīng)輸入向量覆蓋的區(qū)間。擴(kuò)散值越大，輸出結(jié)果越平滑。但是，如果擴(kuò)散值太大，數(shù)值計算就會比較困難。當(dāng)涉及到網(wǎng)絡(luò)時，如果出現(xiàn)“秩缺陷”警告，則應(yīng)降低s pread的值以重新設(shè)計。

因此，在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計過程中，我們需要使用不同的展開常數(shù)來嘗試確定一個最佳值。為了更嚴(yán)格地擬合數(shù)據(jù)，最好使展開常數(shù)的值小于輸入向量之間的典型距離。

通常，膨脹常數(shù)可以是0.7、0.8或默認(rèn)值，應(yīng)使用試錯法。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法有很多種。例如，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)性能可分為連續(xù)網(wǎng)絡(luò)和離散網(wǎng)絡(luò)、確定性網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可分為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本章介紹了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中有著廣泛的應(yīng)用。它的原理或算法也是許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是反饋網(wǎng)絡(luò)的代表。hvpfi}LD網(wǎng)絡(luò)的原型是一個非線性動態(tài)系統(tǒng)，已成功應(yīng)用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算。針對優(yōu)化計算中的局部極小問題，提出了模擬退火算法。Baltzmann機(jī)是一種具有隨機(jī)輸出值單位的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。串行baltzmann機(jī)可以看作是二次組合優(yōu)化問題模擬退火算法的具體實(shí)現(xiàn)。同時，它還可以模擬外界的概率分布，實(shí)現(xiàn)概率意義上的聯(lián)想記憶。自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是能夠自動識別環(huán)境和集群的特征。自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功地應(yīng)用于特征提取和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。