RBF神经网络

特点：单隐层、前馈、局部逼近

φ的形式一般为高斯函数，

σ为常数，反映函数的宽度，σ越小，函数越有选择性。

φ的值域是[0,1]，样本点与中心点越相似，φ值越大，这个神经元越被激活，所以是局部逼近。