① weka 中用rbf神经网络算法进行训练，速度奇慢无比，不知道要改哪些参数，在哪里改，请具体说一下，谢谢啦
像是rbf这类算法碰到高维度大容量的数据集就是慢的像老牛拉车...很多论文上的实验模型都是训练了n小时的结果。
建议尝试用属性选择搞几个特征子集出来，试试看哪个的效果好就用哪个代替原始数据集。个人感觉算法的参数调整对提高模型的训练效率来说意义不大，用属性选择降低数据集的维度是最有效的。
② 怎样可以提高神经网络的收敛速度
改变一下训练函数用trainscg，trainlm要比traingdx快，再就是优化初始权阈值，这方面方法就多了，网上这方面东西比较多，搜下看吧！祝你成功。