那newrb方法的默认权重优化方法是什么

对于 `newrb` 方法而言，在 MATLAB 中，默认的权重优化方法是贝叶斯正则化（Bayesian Regular）。贝叶斯正则化是一种基于贝叶斯统计的权重优化方法，通过最小化损失函数和正则化项的和来优化权重。正则化项有助于控制模型的复杂度，避免过拟合。

`newrb` 方法会自动确定合适的 RBF 网络的结构，包括 RBF 网络的中心和宽度，并使用贝叶斯正则化方法来训练 RBF 网络的权重。训练过程中，`newrb` 方法会最小化损失函数和正则化项的和，并使用贝叶斯统计方法来确定最优的权重。

需要注意的是，`newrb` 方法在训练 RBF 网络时使用了贝叶斯正则化权重优化方法作为默认设置。然而，你可以通过指定其他优化方法来调整权重优化过程，使用 `newrb` 函数的参数进行设置。具体的参数设置可以参考 MATLAB 官方文档或特定工具箱的文档。