%输出计算 for i=1:M yi(i)=p0_1(i)+p1_1(i)*x(1)+p2_1(i)*x(2)+p3_1(i)*x(3)+p4_1(i)x(4)+p5_1(i)x(5)+p6_1(i)x(6)+p7_1(i)x(7)+p8_1(i)x(8)+p9_1(i)x(9); end addyw=0; addyw=yiw'; yn(k)=addyw/addw; e(k)=outputn(k)-yn(k); %计算误差 这段程序的具体意思指的是什么

这段程序是一个基于线性回归模型的预测模型的实现代码。具体来说，它实现了以下步骤：

1. 根据给定的权重参数 p0_1 到 p9_1 和输入向量 x，计算模型的预测输出值 yi。

2. 对于多组输入向量 x，通过循环计算每个输入向量对应的输出值 yi。

3. 计算所有输出值 yi 对应的加权和 addyw，并将加权和除以总权重 addw 得到加权平均值 yn。

4. 计算预测输出值 yn 和实际输出值 outputn 之间的误差 e。

其中，输入向量 x 有 9 个分量，权重参数 p0_1 到 p9_1 也有 9 个分量。该模型的预测输出值 yi 是由这些分量线性组合而成的。

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%输出计算 for i=1:M yi(i)=p0_1(i)+p1_1(i)*x(1)+p2_1(i)*x(2)+p3_1(i)*x(3)+p4_1(i)*x(4)+p5_1(i)*x(5)+p6_1(i)*x(6)+p7_1(i)*x(7)+p8_1(i)*x(8)+p9_1(i)*x(9); end addyw=0; addyw=yi*w'; yn(k)=addyw/addw; e(k)=outputn(k)-yn(k); %计算误差 %系数p修正值计算 d_p=zeros(M,1); for i=1:M d_p(i)=xite*e(k)*w(i)/addw; end %系数b修正值计算 d_b=0*b; for i=1:M for j=1:I d_b(i,j)=xite*e(k)*(yi(i)*addw-addyw)*(x(j)-c(i,j))^2*w(i)/(b(i,j)^2*addw^2); end end这段程序的具体意思指的是什么

这段程序是实现了基于RBF神经网络的模型训练过程。具体来说，它包含以下步骤：

1. 对于输入样本x，通过一系列的权重w和偏置c，计算出每个RBF神经元的输出yi。

2. 将所有神经元的输出加权求和，得到最终的网络输出yn，并计算出预测误差e。

3. 根据误差e和当前的权重w，计算出权重修正值d_p，用于更新每个神经元的权重。

4. 根据误差e、权重w和偏置c，计算出偏置修正值d_b，用于更新每个神经元的偏置。

其中，xite是学习率，M是神经元个数，I是输入样本的维度。

function b = bernstein(n, i, t) b = nchoosek(n,i).*(1-t).^(n-i).*t.^i; end function pop = collision_check(pop, obstacle) n = size(pop, 2)/2; % 机器人数量 m = size(pop, 1); % 种群数量 for i = 1:m补全这段代码

for j = 1:n % 遍历每个机器人
xi = pop(i,(j-1)*2+1); % 获取机器人当前位置
yi = pop(i,(j-1)*2+2);
for k = 1:size(obstacle,1) % 遍历每个障碍物
xo = obstacle(k,1); % 获取障碍物位置
yo = obstacle(k,2);
r = obstacle(k,3); % 获取障碍物半径
for l = 0:n-1 % 遍历其他机器人
if l ~= j-1 % 如果不是当前机器人
xl = pop(i,l*2+1); % 获取其他机器人当前位置
yl = pop(i,l*2+2);
% 计算机器人与障碍物、其他机器人的距离
d1 = sqrt((xi-xo)^2+(yi-yo)^2);
d2 = sqrt((xi-xl)^2+(yi-yl)^2);
% 如果发生碰撞，随机生成新的位置
if d1 <= r || d2 <= 2*r
pop(i,(j-1)*2+1) = rand(1)*10; % 随机生成新位置
pop(i,(j-1)*2+2) = rand(1)*10;
end
end
end
end
end
end
end