用c语言编写RBF神经网络程序RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力 ， 并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等 。
简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快 。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络 。由于对于每次输入 ， 网络上的每一个权值都要调整 ， 从而导致全局逼近网络的学习速度很慢 。BP网络就是一个典型的例子 。
如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络 。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等 。
附件是RBF神经网络的C++源码 。
c语言实现*/遗传算法改进BP神经网络原理和算法实现怎么弄遗传算法有相当大的引用 。遗传算法在游戏中应用的现状在遗传编码时, 一般将瓦片的坐标作为基因进行实数编码, 染色体的第一个基因为起点坐标, 最后一个基因为终点坐标, 中间的基因为路径经过的每一个瓦片的坐标 。在生成染色体时, 由起点出发, 随机选择当前结点的邻居节点中的可通过节点, 将其坐标加入染色体, 依此循环, 直到找到目标点为止, 生成了一条染色体 。重复上述操作, 直到达到指定的种群规模 。遗传算法的优点：1、遗传算法是以决策变量的编码作为运算对象，可以直接对集合、序列、矩阵、树、图等结构对象进行操作 。这样的方式一方面有助于模拟生物的基因、染色体和遗传进化的过程，方便遗传操作算子的运用 。另一方面也使得遗传算法具有广泛的应用领域，如函数优化、生产调度、自动控制、图像处理、机器学习、数据挖掘等领域 。2、遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息 。它仅仅使用适应度函数值来度量个体的优良程度，不涉及目标函数值求导求微分的过程 。因为在现实中很多目标函数是很难求导的，甚至是不存在导数的 ， 所以这一点也使得遗传算法显示出高度的优越性 。3、遗传算法具有群体搜索的特性 。它的搜索过程是从一个具有多个个体的初始群体P(0)开始的，一方面可以有效地避免搜索一些不必搜索的点 。另一方面由于传统的单点搜索方法在对多峰分布的搜索空间进行搜索时很容易陷入局部某个单峰的极值点 ， 而遗传算法的群体搜索特性却可以避免这样的问题，因而可以体现出遗传算法的并行化和较好的全局搜索性 。4、遗传算法基于概率规则，而不是确定性规则 。这使得搜索更为灵活，参数对其搜索效果的影响也尽可能的小 。5、遗传算法具有可扩展性 ， 易于与其他技术混合使用 。以上几点便是遗传算法作为优化算法所具备的优点 。遗传算法的缺点：遗传算法在进行编码时容易出现不规范不准确的问题 。
神经网络如何模拟任意函数？神经网络之所以强大 ， 在于它强大的模拟能力 。理论上，它可以以无限小的误差模拟任意函数 。
也就是说，我们可以利用神经网络构建任意函数，得到任意算法 。
我们这里使用一些可视化的样例，帮助大家获得一些直观的理解 。
这个是最简单的情况，我们使用一个不带激活函数的神经元即可模拟 。
通过调整参数 ， 即可模拟任意直线 。
我们使用一个带Sigmoid激活函数的神经元来模拟 。
随着参数继续增大，神经网络就会逐步逼近该函数 。
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