下面的几个函数就属于这“一大类”函数:
1)Gauss(高斯)函数
2)Reflected Sigmoidal(反常S型)函数
3)Inverse multiquadrics(拟多二次)函数
σ称为径向基函数的扩展常数,它反应了函数图像的宽度,σ越小,宽度越窄,函数越具有选择性。
完全内插存在一些问题:
1)插值曲面必须经过所有样本点,当样本中包含噪声时,神经网络将拟合出一个错误的曲面,从而使泛化能力下降。
由于输入样本中包含噪声,所以我们可以设计隐藏层大小为K,K