基于径向基函数神经网络的全局并行优化技术：原理、算法与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，随着数据量的爆炸式增长和复杂系统的不断涌现，如何高效地处理和分析这些数据，以及优化复杂系统的性能，成为了众多领域面临的关键问题。径向基函数神经网络（RadialBasisFunctionNeuralNetwork，RBFNN）作为一种重要的神经网络模型，以及全局并行优化技术，在解决这些问题中发挥着至关重要的作用。

径向基函数神经网络是一种前馈神经网络，它以径向基函数作为隐节点的激活函数，具有结构简单、学习速度快、逼近精度高、泛化能力强等优点。其独特的局部逼近特性，使得它在处理