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一、 径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是什么？

1. 径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种人工神经网络，它由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。与传统的神经网络不同，径向基神经网络并不使用传统的激活函数，而是使用径向基函数作为激活函数，即：$y=f(z)$，其中$f$是径向基函数，$z$是输入信号。
2. 径向基函数通常采用高斯(radial gaussian)、多项式(radial polynomial)和Thin Plate
   Splines(radial Thin Plate Splines)等函数。在训练时，该网络使用一组已知样本进行学习，以确定适当的权重值，经过训练后，网络能够将输入映射到输出，该输出是一个连续的函数，从而适用于回归和分类问题。
3. 关于上述数据，径向基神经网络可以进行二分类。在这个数据集中，样本标签都是0，因此，你需要收集更多有标签的数据，并且标签应该包含两种不同的值，例如0和1，才能使用该网络进行二分类。然后，你可以将标签作为网络的输出，并将输入数据作为网络的输入，进行训练和预测。

二、径向基函数(RBF)神经网络对我们自己的excel数据进行分类—包括详细的python代码

我们可以使用Python中的scikit-learn库中的径向基函数(RBF)神经网络来解决这个二元分类问题。以下是我们的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import RBFRegressor

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 分离数据和标签
X = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)  # 将数据转化为二维数组
y = data.iloc[:, 1].values

# 将数据拆分为训练和测试
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 构建 RBF 神经网络模型，并对其进行训练
rbf = RBFRegressor(n_hidden=10)  # 设定 RBF 神经网络的隐藏层节点数为 10
rbf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估模型性能
y_pred = rbf.predict(X_test)
accuracy = np.mean((y_pred > 0.5) == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

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总结

上述代码中，我们首先使用pandas库读取由您提供的Excel文件。然后，我们将数据和标签分开并将数据转换成一个二维数组。接下来，我们使用train_test_split函数将数据拆分为训练集和测试集。我们使用RBFRegressor类构建了一个具有10个隐藏层节点的RBF神经网络模型，并将其拟合到训练数据上。最后，我们在测试集上评估训练出的模型的性能，并打印输出模型的准确率。