RBF是具有单隐层的三层前向网络。第一层为输入层,由信号源节点组成。第二层为隐藏层,隐藏层节点数视所描述问题的需要而定,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负线性函数,该函数是局部响应函数,具体的局部响应体现在其可见层到隐藏层的变换跟其它的网络不同。以前的前向网络变换函数都是全局响应的函数。第三层为输出层,是对输入模式做出的响应。输入层仅仅起到传输信号作用,输入层和隐含层之间可以看做连接权值为1的连接,输出层与隐含层所完成的任务是不同的,因而他们的学习策略也不同。输出层是对线性权进行调整,采用的是线性优化策略,因而学习速度较快;而隐含层是对激活函数(格林函数,高斯函数,一般取后者)的参数进行调整,采用的是非线性优化策略,因而学习速度较慢。对于这句话的理解,从下面的层与层之间的变换可以发现。<br>RBF神经网络的基本思想:用RBF作为隐单元的“基”构成隐藏层空间,隐藏层对输入矢量进行变换,将低维的模式输入数据变换到高维空间内,使得在低维空间内的线性不可分问题在高维空间内线性可分。详细一点就是用RBF的隐单元的“基”构成隐藏层空间,这样就可以将输入矢量直接(不通过权连接)映射到隐空间。当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定 了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的(注意这个地方区分一下线性映射和非线性映射的关系),即网络输出是因单元输出的线性加权和,此处的权即为网络可调参数。<br>下图是径向基神经元模型<br>《43案例分析》中介绍:径向基函数的激活函数是以输入向量和权值向量(注意此处的权值向量并非隐藏层到输出层的权值,具体看下面的径向基神经元模型结构)之间的距离||dist||作为自变量的。径向基网络的激活函数的一般表达式为。<br>《模式识别与智能计算》中介绍:径向基网络传递函数是以输入向量与阈值向量之间的距离|| X-Cj ||作为自变量的,其中|| X -Cj ||是通过输入向量和加权矩阵C的行向量的乘积得到。此处的C就是隐藏层各神经元的中心参数,大小为隐层神经元数目*可见层单元数。再者,每一个隐神经元中心参数C都对应一个宽度向量D,使得不同的输入信息能被不同的隐层神经元最大程度地反映出来。<br>得到的这个R就是隐层神经元的值。<br>随着权值和输入向量之间距离的减少,网络输出是递增的,当输入向量和权值向量一致时,神经元
"随着人们生活水平的不断提高,买车的朋友可以说是越来越多,要说开车技术好,出租车司机说第二,恐怕没人敢说第一了吧。尤其是老司机们,经常炫耀自己开车起步速度快,时间短,怎么做到的呢?<br><br><br><img src=""https://pic.wenwen.soso.com/pqpic/wenwenpic/0/20210308014124-2030671589_jpeg_600_400_30729/0""/><br><br>他们的做法基本上就是用二档起步,这样就少挂了1个挡位,只要油门和离合配合的好(大力踩油门、加快松离合的速度),起步速度要远远快于一挡起步。由于二挡的扭矩较小,想用二挡让汽车从静止变运动,就要让发动机提供更快的转速和动力,这时候如果油门离合配合的不好,不使劲给油,很有可能造成汽车抖动半天直接熄火。<br><br><img src=""https://pic.wenwen.soso.com/pqpic/wenwenpic/0/20210308014125-1887001595_jpeg_600_400_18502/0""/><br><br>这里就会有一个问题,经常用二档起步的车子,车子的离合器片被烧坏的几率就会很高,所以说二档起步虽然需要一些技术含量,起步快了,时间短了,但是也是比较痛苦的,对汽车的离合器片的伤害很大。<br><br><img src=""https://pic.wenwen.soso.com/pqpic/wenwenpic/0/20210308014126-1605995497_jpeg_600_400_31233/0""/><br><br><br><br>还有一点,由于二档起步前都要提前踩油门,会使发动机有几秒的空转,不要小看这几秒空转,它会使油耗有所上升。具体看发动机的低扭能力如何。虽然按照规范来说汽车必须1档起步走。但实际上,发动机低扭能力好的车,挂2档起步走也并不会导致什么问题。<br>虽然说2档起步理论上来说,会导致离合器片温度更高,但具体情况具体对待。车辆处于装货装入的状态,而且发动机低扭本身就不大的,往往起步瞬间需要更大的传动比,需要1档才能保证离合器的正常。"