给出一个4参数输入，2参数输出的rbf神经网络matlab代码，并且给出示例训练数据集

以下是一个4参数输入，2参数输出的rbf神经网络matlab代码的示例：

% 设置训练数据集
x = [-1 -1 -1 -1; -1 -1 1 1; -1 1 -1 1; 1 -1 -1 1];
y = [-1 -1; -1 1; 1 -1; 1 1];

% 训练RBF神经网络
net = newrb(x', y', 0, 1, 500, 50);

% 创建测试数据集
test_x = [-1 -1 -1 -1; -1 -1 1 1; -1 1 -1 1; 1 -1 -1 1];
test_y = [-1 -1; -1 1; 1 -1; 1 1];

% 对测试数据进行预测
test_predict_y = net(test_x');

% 显示预测结果
disp(test_predict_y');

在这个例子中，我们使用了`newrb`函数来训练rbf神经网络，该函数包含以下参数：

- `x`：训练数据输入，大小为`4x4`的矩阵，其中每一行代表一个训练数据的输入。
- `y`：训练数据输出，大小为`4x2`的矩阵，其中每一行代表一个训练数据的输出。
- `0`：rbf神经网络的误差目标。
- `1`：rbf神经网络的收缩参数。
- `500`：rbf神经网络的最大训练次数。
- `50`：rbf神经网络的隐藏层节点数。

我们使用相同的训练数据集和测试数据集来测试模型的性能。

以下是示例的训练数据集：

x = [-1 -1 -1 -1; 
     -1 -1 1 1; 
     -1 1 -1 1; 
      1 -1 -1 1];
     
y = [-1 -1; 
     -1 1; 
      1 -1; 
      1 1];

其中，`x`是训练数据的输入，`y`是训练数据的输出。每一行代表一个训练数据，例如，第一行`[-1 -1 -1 -1]`代表输入变量`x1`、`x2`、`x3`和`x4`的值都为-1，输出变量`y1`和`y2`的值都为-1。

希望这个例子对你有所帮助！