摘要： 径向基神经网络可以用来逼近非线性函数$F(x)$，我们设$F(x)=\theta^{T}S(x)+\delta(x)\(。其中，\)\theta^{T}$为权重向量，$S(x)\(为径向基函数。\)\delta(x)$为估计误差。 选取代价函数为 \[ J(\theta)=\frac{1}{2}(F 阅读全文