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首先对样本数据运用径向基函数的方法进行理想化插值处理,找到输入输出数据之间的函数关系t=h（x）,在考虑高斯噪声干扰的情形下,构造新的能量函数,并使其收敛到稳定态,从而反推出精确插值函数t=y（x）;由似然函数变形构造得到误差平方和函数E＊＊作为误差分析函数,结果表明：E＊＊的最小值点（或极小值点）即为似然函数的最大值点（或极大值点）,所采用的噪声数据插值处理使得神经网络的整体误差最小。