任何神经网络的隐藏节点都不是越多越好。首先来讲吗，增加神经网络的隐藏节点会增大运算量，神经网络训练和测试需要的的时间就越长，降低了什么网络的学习速率，.

rbf神经来网络即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式源神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和.

1.rbf 的泛化能力在多个方面都优于bp 网络， 但是在解决具有相同精度要求的问题时， bp网络的结构要比rbf 网络简单。2. rbf 网络的逼近精度要明显高于bp 网络，它几乎.

1.RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络， 但是在解决具有相同精度要求的问题时， BP网络的结构要比RBF 网络简单。2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络，.

bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，bp算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的.

毕业论文在做神经网络，已经到后期了可是还是搞不懂这两个的具体区别有同。

BP网络用于函数逼近时，权值的调节采用的是负梯度下降法，这种调节权值 的方法有它的局限性，既存在着收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基神经网络在逼近能力.

matlab 用训练好的RBF网络进行分类，需要怎么调用网络或者画图？ 就是我。

选的哪种径向基函数(RBF)？ 误差函数用的哪个？精度设多大？ 选择的哪一类神经网络？BP？还是带反馈的？还是其他类型的？ 如果数据不合适，如何进行数据预处理.

BP神经网络是ANN人工神经中的