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径向基神经网络基函数中心确定方法改进研究的任务书
任务书
题目：径向基神经网络基函数中心确定方法改进研究
任务背景：
径向基神经网络是一种广泛应用于函数逼近、分类、预测等领域的神经网络模型。其中最重要的是选择合适的径向基函数，针对不同的问题来选择不同的径向基函数可以获得更好的结果。而确定基函数中心点的方法也是影响径向基函数性能的重要因素之一。
目前，在径向基函数中心点的选择上，主要是通过K-Means等算法根据数据集来确定，但实际应用中发现这种方法存在潜在的问题。有些时候，数据集中分布不均匀，选取的基函数中心点可能会重叠在某一区域，导致基函数的奇异性和冗余性增加，降低网络的泛化能力。因此，寻求一种更加合理、有效的径向基函数中心点确定方法具有很大的研究意义。
任务目标：
此次研究旨在改进径向基神经网络基函数中心确定方法，使其更加合理、有效，提高径向基神经网络模型的性能。具体目标如下：
1.研究径向基函数中心点的影响因素，包括数据集分布情况、基函数数量、基函数宽度等因素，分析其对径向基函数性能的影响。
2.总结现有径向基函数中心点选择方法的优缺点，探讨改进方法，并给出改进思路。
3.在理论基础上，提出一种更加合理、有效的径向基函数中心点确定方法，并进行实验验证。
4.对比分析改进方法与现有方法的径向基函数性能表现，证明改进方法的有效性。
任务步骤：
1.初步了解径向基神经网络的基本原理和基函数选择方法；
2.研究径向基函数中心点的影响因素，分析不同参数对径向基函数性能的影响；
3.总结现有径向基函数中心点选择方法的优缺点，并探讨改进方法，并给出改进思路；
4.在理论基础上，提出一种更加合理、有效的径向基函数中心点确定方法，并进行实验验证；
5.对比分析改进方法与现有方法的径向基函数性能表现；
6.撰写研究报告，包括以下内容：任务背景、任务目标、任务步骤、实验结果分析、结论与展望、参考文献等。
任务要求：
1.对神经网络、机器学习等领域有一定的基础和了解；
2.能够熟练掌握Python或其他编程语言；
3.有较强的理论分析能力和逻辑思维能力；
4.具备良好的英语读写能力，能够查阅英文文献。
参考文献：
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[3]Yuan,Z.,Sheng,W.,&Liu,G.(2012).ImprovedRBFneuralnetworkbasedonABCalgorithmforfunctionapproximation.InternationalJournalofInnovativeComputing,InformationandControl,8(12),8447-8458.
[4]Wang,X.,&Shao,S.(2014).AnimprovedRBFneuralnetworkanditsapplicationstotimeseriesprediction.NeuralComputingandApplications,25(3-4),825-833.