一、请问如何用MATLAB7建立RBF神经网络？
你提的问题太大了，对于指纹的图像处理就很麻烦。假设你已经获得了适合的输入向量。那就把向量中的每一个值看作一个输入神经元，把指纹的所属者作为输出单元训练就是了。
二、bp神经网络和rbf神经网络 哪个
神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。
生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。
三、神经网络rbf中训练 仿真 拟合 分别具有怎样的意义
训练就是让RBF自动去寻找输入与输出之间的映射关系，其中的过程我们不需要参与，只要指定相应的迭代方法来减小误差。
训练是仿真中的一个部分呢，仿真还应该包括验证，计算误差，画出图形等等
拟合就是提供一些输入点，然后让RBF网络去逼近这些点所在的那个函数
建议多看看神经网络的书籍，和仿真的论文，还有MATLAB工具箱，多看就知道了
四、rbf神经网络在java中如何实现原代码
rbf神经网络有多种学习策略，首先选取中心，可以随机选，也可采用K均值聚类，然后学习权值，可采用伪逆法（涉及矩阵的奇异值分解），也可以采用最小均方误差法，或者进化算法，上述方法中心是固定的，也可采用梯度下降法同时学习中心、宽度、权值，这个比较复杂。具体参考《神经网络原理》。
你用Java写可以参考Weka，其完全开源，不过我没有看过源码，不知其用何种学习策略。最近用C++写了一个简单的rbf，即固定中心、最小均方误差法学习权值，但我发现采用K均值聚类选中心跟随机选没有什么区别，不知二者有何区别？自己写伪逆法对于我来说基本不可能，及其复杂，我看到过某人写了个天书般的程序，一个函数500行。
希望对你有帮助，如果你有新发现，欢迎与我探讨，国内估计没多少人真正自己写过RBF，都用MATLAB代入了事。
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