matlab rbf 公式怎么计算的
时间: 2024-05-25 16:15:53 浏览: 14
RBF (Radial Basis Function) 的公式如下:
f(x) = ∑i=1 to N wi * φ(||x-xi||)
其中,x 是输入向量,φ 是一个关于输入向量的非线性函数,||x-xi|| 是输入向量与训练数据的距离,wi 是每个训练数据的权重。
RBF 网络的训练过程可以通过以下步骤完成:
1. 初始化权重和 RBF 中心点。
2. 计算每个训练样本与所有 RBF 中心点之间的距离。
3. 使用距离作为输入,通过非线性函数计算每个 RBF 的输出。
4. 通过线性组合计算输出层的值。
5. 计算误差并更新权重和中心点。
6. 重复 2-5 步直到达到预定的训练次数或误差阈值。
以上就是 RBF 网络的公式和训练过程。
相关问题
matlab rbf
RBF (Radial Basis Function) 是指径向基函数,在机器学习算法中被广泛应用。以下是一个简单的Matlab代码实现RBF算法的例子:
1. 读入数据集
```
x=[0 0;0 1;1 0;1 1];
y=[0 1 1 0];
```
2. 选择高斯函数作为基函数
```
phi=@(x,c,s) exp(-1/2*(x-c)*(x-c)'/(s^2));
```
3. 初始化权重值和偏置值
```
w=zeros(4,1);
b=0;
```
4. 计算隐层输出
```
for i=1:4
h(i,:)=phi(x(i,:),<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Matlab实现神经网络RBF和PNN算法(附上完整源码)](https://blog.csdn.net/m0_62143653/article/details/131240278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [径向基神经网络(RBF)回归预测MATLAB实现超详细](https://blog.csdn.net/rouse_xing/article/details/129462554)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
RBF 核函数计算公式
RBF核函数的计算公式可以表示为:
K(x, c) = exp(-gamma * ||x - c||^2)
其中,x是输入样本,c是RBF核函数的中心点,gamma是高斯核函数的一个超参数。||x - c||表示欧几里得距离。该公式中的exp表示指数函数,gamma控制了高斯核函数的宽度。 RBF网络是一种基于欧几里得距离的静态内核功能,并具有时移不变性和适应不同时间数据长度的特点。在RBF网络中,核心部分是径向基函数,常用的就是高斯核函数。 RBF网络的结构一般包括多个输入,中间是径向基函数(如高斯核函数),最后是输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [RBF神经网络-高斯核函数](https://blog.csdn.net/weixin_48167570/article/details/123722240)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [matlab中rbf源代码-DBAK:论文“用于时间序列分类的RBF网络中的动态重心平均内核”的代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38545117/19121956)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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