0. 基于RBF神经网络的逆系统设计

由于系统数学模型过于复杂，而且存在着模型不确定性等问题，基于数学模型的逆系统解析法求解过于困难。为了解决这个问题，本文利用RBF神经网络构建逆系统。

2.1  RBF神经网络结构及工作原理

RBF神经网络是一种三层前馈型神经网络，网络的结构与多层前向网络类似。两者的主要区别在于其使用不同的激活函数，BP网络中隐层通常使用Sigmoid函数，RBF网络的隐层激活函数为径向基函数。RBF网络从输入到输出的映射是非线性的，而隐层到输出的映射是线性的，且RBF网络是局部逼近的网络，因而可大大加快学习速率，并有效避免局部最小问题，RBF神经网络结构。