径向基神经网络应用 径向基神经网络中spread的取值范围和DF的取值范围是多少啊？经验值也可以，要范围？

径向基神经网络中spread的取值范围和DF的取值范围是多少啊？经验值也可以，要范围？

Spread是径向基函数的展开系数，默认值为1.0。合理选择价差是非常重要的。它的值应该足够大，以使RBFNs响应输入向量覆盖的区间，但不要求对所有RBFNs都足够大，只要一些RBFNs能够响应输入向量覆盖的区间。扩散值越大，输出结果越平滑。但是，如果扩散值太大，数值计算就会比较困难。当涉及到网络时，如果出现“秩缺陷”警告，则应降低s pread的值以重新设计。

因此，在网络设计过程中，我们需要使用不同的展开常数来尝试确定一个最佳值。为了更严格地拟合数据，最好使展开常数的值小于输入向量之间的典型距离。

通常，膨胀常数可以是0.7、0.8或默认值，应使用试错法。

神经网络的分类？

神经网络的分类方法有很多种。例如，根据网络性能可分为连续网络和离散网络、确定性网络和随机网络；根据网络拓扑结构可分为前向神经网络和反馈神经网络。本章介绍了前馈神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。前馈神经网络在数据挖掘中有着广泛的应用。它的原理或算法也是许多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络是一种前向神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络的代表。hvpfi}LD网络的原型是一个非线性动态系统，已成功应用于联想记忆和优化计算。针对优化计算中的局部极小问题，提出了模拟退火算法。Baltzmann机是一种具有随机输出值单位的随机神经网络。串行baltzmann机可以看作是二次组合优化问题模拟退火算法的具体实现。同时，它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。自组织竞争神经网络的特点是能够自动识别环境和集群的特征。自组织竞争神经网络已成功地应用于特征提取和大规模数据处理。

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