、设 P = [1 2 3 4 5 6 7 8];T = [0 1 2 3 2 1 2 1]。试设计一个 GRNN 网络实现函数逼近。

根据题目，我们有训练数据集P和T，其中P是输入数据，T是对应的目标输出数据。我们可以使用GRNN网络来实现函数逼近，以下是一个简单的代码示例：

% 定义参数
learning_rate = 0.01;
rbf_type = 'gaussian';
num_hidden = 10;

% 定义训练数据集
P = [1 2 3 4 5 6 7 8];
T = [0 1 2 3 2 1 2 1];

% 初始化权重和偏差
weights = rand(num_hidden, 1);
biases = rand(num_hidden, 1);

% 计算径向基函数的输出值
rbf = @(x,c,s) exp(-1 * norm(x-c)^2 / (2*s^2));

% 计算隐藏层的输出值
hidden = zeros(length(P), num_hidden);
for i = 1:length(P)
    for j = 1:num_hidden
        hidden(i,j) = rbf(P(i), weights(j), biases(j));
    end
end

% 训练网络
regressor = fitrlinear(hidden, T);
regressor = compact(regressor);

% 测试网络
P_test = [1.5 2.5 3.5 4.5 5.5 6.5 7.5];
T_test = [0.5 1.5 2.5 2.5 1.5 1.5 1.5];
hidden_test = zeros(length(P_test), num_hidden);
for i = 1:length(P_test)
    for j = 1:num_hidden
        hidden_test(i,j) = rbf(P_test(i), weights(j), biases(j));
    end
end
T_pred = predict(regressor, hidden_test);
mse = mean((T_test-T_pred).^2);
disp(['Mean Squared Error:', num2str(mse)]);

在这个示例中，我们使用高斯径向基函数，并且隐藏层包含10个神经元。使用线性回归算法来训练网络，并使用测试数据集来测试网络的性能。