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使用聚類中心作為 RBF 中心，K-means 聚類是一種廣受歡迎的技術，可將輸入數據劃分為多個聚類。 RBF 網絡中的傳播參數是什么？徑向基函數的寬度和每個中心對輸入空間的影響程度都由展開參數 （σ） 控制。它可以為每個 RBF 神經元專門選擇，也可以設置為所有 RBF 神經元的常數。通過測量中心之間的距離來確定σ是一種流行的啟發式方法。

網格或格子定義為分析域或模型的離散單元格或單元，所有的流動變量和其他變量都在這些離散單元格中心求解。整個過程將物理域分解為更小的子域（單元/單元格）稱為分網，這些單元格分組形成邊界區域并且在這些區域施加邊界條件。

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常見的基于核的算法包括：支持向量機（Support Vector Machine， SVM）， 徑向基函數（Radial Basis Function ，RBF)， 以及線性判別分析（Linear Discriminate Analysis ，LDA)等。12.聚類算法聚類，就像回歸一樣，有時候人們描述的是一類問題，有時候描述的是一類算法。

徑向基函數神經網絡： 徑向基函數是那些考慮點相對于中心的距離的函數。RBF 函數有兩層。在第一層中，輸入被映射到隱藏層中的所有 Radial 基函數，然后輸出層在下一步中計算輸出。徑向基函數網絡通常用于對代表任何潛在趨勢或函數的數據進行建模。 遞歸神經網絡： 遞歸神經網絡保存層的輸出并將此輸出反饋給輸入，以更好地預測層的結果。

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Guirguis 等 基于 Kriging （圖 4 b ） 與 RBF 插值模型，提出一種無導數的水平集方法，使用模式搜索的算法，減少有限元分析時間，改善結構初始依賴性及邊界震蕩等弱收斂問題。Dunning等 提出一種求解多約束問題與優化非水平集設計變量的新方法，獲得平滑的速度函數，改善計算穩定性與收斂性。