基于RBF神经网络函数拟合方法的仿真与研究

为了解决非线性系统采用常规方法建模难的问题,利用神经网络可逼近任意连续有界非线性函数的能力,提出基于RBF神经网络逼近函数的方法,并详细论述了RBF神经网络的结构原理与学习算法。应用函数逼近实例,基于MATLAB仿真软件,仿真结果表明,RBF神经网络能较好地逼近函数,适用于非线性动态系统的建模与估计。