RBF model2

RBF模型2是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的神经网络模型。它通过将输入空间划分为多个区域，并在每个区域内拟合一个RBF神经元来逼近复杂的非线性关系。RBF模型2具有较强的泛化能力和较快的学习速度，适用于解决分类、回归和模式识别等任务。与传统的多层感知器（MLP）相比，RBF模型2具有较低的计算复杂度和更好的局部逼近能力。然而，RBF模型2的缺点是对于大规模数据集和高维特征空间，其参数选择和网络结构设计较为困难，可能导致过拟合或欠拟合问题。