rbf神经网络matlab实例

我可以回答这个问题。在 MATLAB 中，可以使用 Neural Network Toolbox 中的 rbf 函数来创建 RBF 神经网络。以下是一个简单的示例：

% 创建一个 RBF 神经网络
net = newrb(inputs, targets);

% 使用网络进行预测
outputs = net(inputs);

其中，`inputs` 是输入数据，`targets` 是目标数据。`newrb` 函数会自动确定网络的结构和参数。使用 `net` 对象进行预测时，输入数据的格式应与训练数据相同。

相关问题

基于RBF神经网络的实例（MATLAB）

以下是一个基于RBF神经网络的MATLAB实例：

% 导入数据
load iris_dataset.mat
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

% 划分数据集
[trainInd,testInd,validInd] = divideblock(150,0.7,0.15,0.15);
trainInputs = inputs(:,trainInd);
trainTargets = targets(:,trainInd);
testInputs = inputs(:,testInd);
testTargets = targets(:,testInd);

% 训练RBF网络
hiddenLayerSize = 10;
net = newrb(trainInputs,trainTargets,0,1,hiddenLayerSize);
view(net);

% 测试网络
outputs = net(testInputs);
errors = gsubtract(testTargets,outputs);
performance = perform(net,testTargets,outputs);

% 绘制结果
plotconfusion(testTargets,outputs);

在这个实例中，我们使用了一个经典的数据集iris，将其划分为训练集、测试集和验证集。然后，我们使用MATLAB内置的`newrb`函数来训练一个RBF神经网络，设置隐藏层节点数为10。最后，我们使用训练好的网络在测试集上进行预测，并计算了预测误差和网络性能。最后，我们使用`plotconfusion`函数来绘制混淆矩阵，以评估分类结果。