摘要：

本文提出了一种基于傅里叶变换的RBF神经网络函数逼近方法。基于聚类算法的RBF网络中心与宽度确定方法侧重于考察信号在时空的分布规律。与之相比，本文通过分析信号所含谐波分量的幅度和相位随频率分布的情况，用前有限个频率的正弦波分量的频谱特征构造RBF网络， 并采用单调指数法合并隐层节点，最后用增加微调节点的方法提高网络的局部逼近精度。一个应用实例表明，本文方法具有良好的函数逼近能力。

关键词: 函数逼近 RBF神经网络 傅里叶变换 聚类算法