给出一个基于RBF网络逼近的机械手自适应控制代码，具有三个输入特征和三个输出的

机械手自适应控制代码：

需要导入的库：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist

定义RBF网络类：

class RBFNet:
    """
    RBF网络类，包含三个函数：初始化、训练、预测
    """
    def __init__(self, in_dim, hidden_dim, out_dim):
        """
        初始化函数，参数说明：
        in_dim: 输入维度
        hidden_dim: 隐藏层维度
        out_dim: 输出维度
        """
        self.in_dim = in_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.out_dim = out_dim
        self.center = None
        self.beta = None
        self.weight = None
    
    def train(self, X, Y):
        """
        训练函数，参数说明：
        X: 训练数据特征
        Y: 训练数据标签
        """
        # 随机选择中心点
        centers = X[np.random.choice(X.shape[0], self.hidden_dim, replace=False), :]
        # 计算每个样本到中心点的距离
        D = cdist(X, centers)
        # 设置beta值
        self.beta = 1 / np.median(D) ** 2
        # 计算RBF函数输出
        Phi = np.exp(-self.beta * D ** 2)
        # 使用最小二乘法求解权重参数
        self.weight = np.linalg.inv(Phi.T @ Phi) @ Phi.T @ Y
        self.center = centers
    
    def predict(self, X):
        """
        预测函数，参数说明：
        X: 待预测数据特征
        """
        D = cdist(X, self.center)
        Phi = np.exp(-self.beta * D ** 2)
        Y_pred = Phi @ self.weight
        return Y_pred

生成测试数据：

X_train = np.random.rand(100, 3) * 10
Y_train = ((X_train[:, 0] + X_train[:, 1]) * X_train[:, 2] + np.random.randn(100) * 0.1).reshape((-1, 1))
X_test = np.random.rand(10, 3) * 10

训练RBF网络并对测试数据进行预测：

# 创建RBF网络实例并进行训练
net = RBFNet(3, 10, 1)
net.train(X_train, Y_train)

# 对测试数据进行预测
Y_pred = net.predict(X_test)
print(Y_pred)