rbf神经网络自适应控制matlab代码

RBF神经网络自适应控制是一种基于径向基函数（Radial Basis Function）的神经网络控制方法，它可以用于系统建模和控制。下面是一个简单的RBF神经网络自适应控制的MATLAB代码示例：

% 生成训练数据
x = linspace(-10, 10, 100);
y = sin(x);

% 构建RBF神经网络
hidden_units = 10; % 隐含层神经元数量
net = newrb(x, y, 0.1, 0.01, hidden_units);

% 测试数据
x_test = linspace(-10, 10, 200);
y_test = sim(net, x_test);

% 绘制结果
plot(x, y, 'b', x_test, y_test, 'r');
legend('原始数据', 'RBF神经网络输出');

在这个示例中，我们首先生成了一组训练数据，然后使用`newrb`函数构建了一个RBF神经网络模型。`newrb`函数的参数依次为输入数据、输出数据、目标误差、性能目标和隐含层神经元数量。接下来，我们使用生成的模型对测试数据进行预测，并将原始数据和预测结果绘制在同一张图上。

希望这个示例能够帮助到你！如果你有任何其他问题，请随时提问。