RBF 神经网络matlab 逼近非线性函数

RBF（径向基函数）神经网络是一种常见的用于逼近非线性函数的神经网络。下面是一个使用 MATLAB 实现 RBF 神经网络逼近非线性函数的简单示例。

1. 导入数据
首先，需要导入训练数据。假设你的训练数据是一个非线性函数 y = sin(x)，可以使用以下代码生成数据：

x = -5:0.1:5;
y = sin(x);

2. 初始化 RBF 神经网络
接下来，需要初始化 RBF 神经网络。可以使用以下代码创建一个具有 10 个神经元的 RBF 神经网络：

net = newrb(x,y,0.0,1.0,10);

其中，x 是输入数据，y 是目标数据，0.0 和 1.0 分别是输入数据的最小值和最大值，10 是神经元的数量。newrb 函数将自动选择适当的 RBF 神经元并训练网络。

3. 测试网络
训练完成后，可以使用以下代码测试 RBF 神经网络并绘制其输出：

x_test = -5:0.01:5;
y_test = sim(net,x_test);
plot(x,y,'b',x_test,y_test,'r');

其中，x_test 是测试数据，y_test 是 RBF 神经网络的输出。用红色的线表示网络输出，用蓝色的线表示原始数据。

通过这些步骤，你可以使用 MATLAB 实现 RBF 神经网络逼近非线性函数。