RBF 神经网络 MATLAB

RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种基于径向基函数的神经网络模型。在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来实现RBF神经网络。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，展示了如何使用神经网络工具箱创建和训练RBF神经网络模型：

% 创建一个简单的RBF神经网络模型
net = newrb(inputs, targets);

% 输入数据
inputs = [1, 2, 3, 4, 5];
% 目标输出数据
targets = [2, 4, 6, 8, 10];

% 使用神经网络模型进行预测
outputs = sim(net, inputs);

% 显示预测结果
disp(outputs);

在上面的代码中，首先使用`newrb`函数创建了一个RBF神经网络模型。然后，定义了输入数据`inputs`和目标输出数据`targets`。最后，使用`sim`函数对输入数据进行预测，并将结果存储在`outputs`变量中。

当然，这只是一个简单的示例。在实际应用中，你可能需要更多的训练样本和更复杂的网络结构来获得更好的预测结果。你可以通过调整神经网络的参数和训练算法来进一步优化模型性能。