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径向基函数（RBF）网络是一种强大的神经网络模型，以其在非线性分类与回归任务中的卓越性能而闻名。广泛应用于模式识别、信号处理及控制系统设计等领域，RBF能够有效解决复杂的数据拟合问题。对于致力于提升算法精度和系统响应速度的电子工程师而言，掌握RBF技术不仅有助于优化现有项目，还能激发创新灵感。本站提供266个精选RBF相关资源，包括教程、案例分析及实用工具等，助力您深入理解并灵活运用这一关键技术。

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