matlab径向基神经网络多输入单输出,输出向量的顺序

在matlab径向基神经网络中，多输入单输出情况下，输出向量的顺序是按照输入的顺序来排列的。也就是说，如果有多个输入变量，那么输出向量的第一个元素对应第一个输入变量的输出结果，第二个元素对应第二个输入变量的输出结果，以此类推，最后一个元素对应最后一个输入变量的输出结果。

这个顺序是由RBF神经网络的结构决定的。RBF神经网络是由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收多个输入变量，经过处理后传递到隐藏层。隐藏层是一个由多个径向基函数组成的非线性层，用于对输入进行特征提取和模式识别。最后，输出层接收隐藏层的输出并产生最终的输出结果。在多输入单输出情况下，输出层只有一个节点，因此输出向量的顺序就是根据输入层的顺序来排列的。

需要注意的是，如果在训练模型时输入数据的顺序被打乱了，那么在预测时输出向量的顺序仍然是按照输入数据的原始顺序来排列的。因此，为了保证结果的正确性，应该始终保持输入数据的顺序不变。