近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视，从而产生了各种疾病诊断的新方法。本案例通过采集乳腺癌的9个医学指标数据，通过建立RBF神经网络模型，为早期诊断乳腺癌是良性或是恶心提供有效依据。

粒子群优化RBF神经网络极其应用的两篇好文献，第一篇介绍优化原理，第二篇阐述了优化网络在入侵检测方面的应用。

粒子群优化RBF网络的源代码，能够运行，是m文件。

MATLAB在RBF神经网络模型中的应用 很好的论文 顶一下

一种改进RBF神经网络的机器人轨迹规划方法：在应用径向基函数RBF(Radial Basis Function)神经网络对机器人进行轨迹规划时，为解决一般学习算法中收敛 速度慢、学习精度不高的问题。提出一种混合学习算法。该方法根据轨迹规划的具体要求，用最近邻聚类算法确定网 络的结构和参数．通过在学习速率中加入自适应学习因子调整网络参数，以加快收敛速度。通过MATLAB软件进行 仿真，结果表明

RBF神经网络预测程序-神经网络的很好的学习材料

径向基函数神经网络的构造需要确定每个RBF 的中心、宽度和数目。该文利用改进的聚类算法自动构造RBFN，考虑样本的类别属性，根据样本分布自动计算RBF 的中心和宽度，并确定RBF 的数目。所有的网络参数采用非线性优化算法来优化。通过IRIS 分类问题和混沌时间序列预测评价自构建RBFN 的性能，验证参数优化效果。结果表明，自构造RBFN 不但能够自动确定网络结构，而且具有良好的模式分类和函数

共有七个完整算法 % 1.基于聚类的RBF 网设计算法 % 一维输入，一维输出，逼近效果很好！ SamNum = 100; % 总样本数 TestSamNum = 101; % 测试样本数 InDim = 1; % 样本输入维数 ClusterNum = 10; % 隐节点数，即聚类样本数 Overlap = 1.0; % 隐节点重叠系数 % 根据目标函数获得样本输入输出

RBF实现馄饨算法，RBF实现馄饨算法RBF实现馄饨算法，源程序

通过VC++ 6.0实现的基于RBF的神经网路结构优化，具有训练快速，结构简单等优点，是一种基于径向基函数的前馈方法。