优点——
RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且
学习规则简单，便于计算机实现。具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映
射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，
有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点
RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近
任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根
本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分
离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可
以快速预测。预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12
个号复试；也可直接单注投注。单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6
个红球。预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
2021-08-24 10:53:15
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