径向基函数法逼近y=sinx的matlab代码

径向基函数(RBF)网络通常用于解决非线性问题，这里我们可以使用Matlab来创建一个简单的RBF网络并逼近`y = sin(x)`函数。RBF网络示例代码如下：

首先，我们需要导入必要的库：

% 导入工具箱
addpath('toolbox/rbfnetwork') % 假设rbfnetwork工具箱已安装

% 定义参数
k = 2; % RBF中心的数量
x_range = [-1:0.05:9]; % 输入范围
y_true = sin(k * pi / 2 * x_range); % 正弦函数的真实值

% 创建RBF网络结构
net = rbfNetwork([length(x_range), 1], 'NumCenters', k); % RBF网络，输入层和一个隐藏层，中心点数量为k

% 训练网络
net = train(net, x_range', y_true'); % 使用拟合操作对网络进行训练

% 评估网络性能
y_pred = sim(net, x_range'); % 通过模拟网络得到预测值

请注意，这只是一个基础的RBF网络示例，实际应用可能需要调整网络参数（如中心点位置、学习率等）以获得更好的逼近效果。在图上可视化训练结果可以使用`plot(x_range, y_true, '-o', x_range, y_pred, '--')`命令。