云模型与RBF神经网络结合MATLAB代码

云模型与RBF神经网络结合可以用于数据分类和预测等领域。下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 生成数据
x = linspace(-5, 5, 100);
y = sin(x) + 0.1*randn(1,100);
% 构建RBF神经网络
net = newrb(x, y, 0, 1, 10);
% 构建云模型
CM = build_cloud_model(y);
% 预测结果
y_pred = sim(net, x);
y_pred_cm = predict_cloud_model(CM, y_pred);
% 绘制图像
plot(x, y, 'o', x, y_pred, '-', x, y_pred_cm, '--');
legend('真实值', 'RBF神经网络', '云模型');

上述代码首先生成了一组带噪声的正弦函数数据。然后使用`newrb`函数构建了一个具有10个隐层神经元的RBF神经网络，并使用`build_cloud_model`函数构建了对应的云模型。接着使用`sim`函数预测结果，并使用`predict_cloud_model`函数将预测结果转换为云模型形式。最后，绘制了原始数据、RBF神经网络预测结果和云模型预测结果的图像。