用MATLAB生成二维rbf代码

以下是MATLAB的二维RBF代码示例：

% 定义二维数据点
x1 = [-1 -1; -1 1; 1 -1; 1 1];
y1 = [0 1 1 0]';

% 定义RBF参数
sigma = 0.5;

% 计算RBF矩阵
d = pdist2(x1, x1);
rbf = exp(-d.^2/(2*sigma^2));

% 计算权重
w = rbf\y1;

% 定义测试点
x2 = [-0.5 -0.5; -0.5 0.5; 0.5 -0.5; 0.5 0.5];

% 预测测试点的结果
d2 = pdist2(x2, x1);
rbf2 = exp(-d2.^2/(2*sigma^2));
y2 = rbf2*w;

% 打印结果
disp(y2);

在这个示例中，我们首先定义了四个二维数据点和它们的标签。然后，我们选择了一个RBF宽度参数sigma，计算了这些数据点之间的距离矩阵，并使用高斯核函数计算了RBF矩阵。接下来，我们通过求解线性方程组来计算RBF网络的权重。最后，我们定义了四个测试点，并使用上述过程来预测它们的标签。

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代码生成RBF控制的MATLAB实例

以下是使用RBF控制器实现控制的MATLAB代码示例：

% 定义系统方程和控制器参数
A = [0 1; -1 -1];
B = [0; 1];
C = [1 0];
D = 0;
N = 2; % 状态量数量
Q = [1 0; 0 1]; % 状态权重矩阵
R = 0.1; % 控制权重矩阵
numRBFs = 10; % RBF数量

% 生成RBF函数
centers = randn(N,numRBFs);
widths = ones(1,numRBFs)*0.1;
rbf = radial_basis_function(centers,widths);

% 初始化控制器参数
K = randn(numRBFs,1);
K0 = randn(1);

% 定义闭环系统
sys_cl = feedback(ss(A-B*K,C,D),1);

% 控制器训练
x0 = [0;0];
tspan = 0:0.01:10;
[t,x] = ode45(@(t,x)rbf_controller(x,rbf,K,K0),tspan,x0);
K = K + 0.01*rbf'(x')*Q*(A-B*K*x'-(K0+C*x')*rbf(x'));

% 定义控制器函数
function u = rbf_controller(x,rbf,K,K0)
    u = -K'*rbf(x) - K0;
end

% 定义径向基函数
function phi = radial_basis_function(x,c,w)
    phi = exp(-sum(bsxfun(@minus,x,c).^2,1)./(2*w.^2));
end

该代码使用ODE45函数求解控制器运行时的系统状态，并根据状态来更新控制器参数。该控制器使用径向基函数来逼近未知的系统动态，并使用RBF权重来计算控制信号。

PSO-RBF代码matlab

根据提供的引用内容，以下是PSO-RBF代码的MATLAB实现：

% PSO-RBF算法
% 输入：SamIn - 输入样本，每行为一个样本
%       SamOut - 输出样本，每行为一个样本
%       popsize - 粒子数
%       maxgen - 最大迭代次数
% 输出：gbest - 最优解
%       fitnessgbest - 最优解对应的适应度值
%       gbestpop - 最优解对应的粒子位置
%       fitness - 每个粒子的适应度值
%       pop - 每个粒子的位置
%       V - 每个粒子的速度
function [gbest,fitnessgbest,gbestpop,fitness,pop,V]=PSORBF(SamIn,SamOut,popsize,maxgen)
% 初始化粒子位置和速度
pop=zeros(popsize,9);
V=zeros(popsize,9);
for i=1:popsize
    pop(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子位置
    V(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子速度
end

% 计算适应度值
fitness=zeros(1,popsize);
for i=1:popsize
    Center=pop(i,1:3);
    SP=pop(i,4:6);
    W=pop(i,7:9);
    Distance=dist(Center',SamIn);
    SPMat=repmat(SP',1,SamNum);
    UnitOut=radbas(Distance./SPMat);
    NetOut=W*UnitOut;
    Error=SamOut-NetOut;
    RMSE=sqrt(sumsqr(Error)/SamNum);
    fitness(i)=RMSE;
end

% 初始化最优解
[fitnessgbest,index]=min(fitness);
gbest=pop(index,:);
gbestpop=repmat(gbest,popsize,1);

% 迭代寻优
for i=1:maxgen
    for j=1:popsize
        % 更新速度和位置
        V(j,:)=V(j,:)+rand(1,9).*(gbestpop(j,:)-pop(j,:))+rand(1,9).*(pop(index,:)-pop(j,:));
        pop(j,:)=pop(j,:)+V(j,:);
        
        % 计算适应度值
        Center=pop(j,1:3);
        SP=pop(j,4:6);
        W=pop(j,7:9);
        Distance=dist(Center',SamIn);
        SPMat=repmat(SP',1,SamNum);
        UnitOut=radbas(Distance./SPMat);
        NetOut=W*UnitOut;
        Error=SamOut-NetOut;
        RMSE=sqrt(sumsqr(Error)/SamNum);
        fitness(j)=RMSE;
        
        % 更新最优解
        if fitness(j)<fitnessgbest
            fitnessgbest=fitness(j);
            gbest=pop(j,:);
            gbestpop=repmat(gbest,popsize,1);
            index=j;
        end
    end
end
end