在RBF神经网络学习过程中，I出F神经元先计算输入与中心之间的距离，然 后再对这一距离进行某种非线性变换。输出层和隐藏层分别完成不同的任务，这两层学习的策略也不相同。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。而隐藏层是对传递函数的参数进行调整，采用的是非线性优 化策略，因而学习速度较慢。 RBF算法选用高斯函数作为隐藏层传递函数时，由隐藏层来实现从 x哼R，(x)的非线性映射，由输出层来实现从R,(X)--->y。的线性映射。-In the R