RBF-BP代码

以下是一个简单的Python实现RBF-BP神经网络的代码，包括网络的训练和预测：

import numpy as np

# 定义径向基函数（RBF）
def rbf(x, c, s):
    return np.exp(-1 / (2 * s**2) * (x-c)**2)

# 定义RBF-BP神经网络类
class RBF_BP_Net(object):
    def __init__(self, input_shape, hidden_shape, output_shape, learning_rate=0.1, sigma=1.0):
        self.input_shape = input_shape
        self.hidden_shape = hidden_shape
        self.output_shape = output_shape
        self.learning_rate = learning_rate
        self.sigma = sigma
        self.centers = None
        self.weights = None
        self.bias = None

    # 训练RBF-BP神经网络
    def train(self, X, y, epochs=1000):
        # 初始化隐层神经元中心
        self.centers = X[np.random.choice(X.shape[0], self.hidden_shape, replace=False)]

        # 计算径向基函数矩阵
        G = np.zeros((X.shape[0], self.hidden_shape))
        for i in range(X.shape[0]):
            for j in range(self.hidden_shape):
                G[i, j] = rbf(X[i], self.centers[j], self.sigma)

        # 初始化输出层权值和偏置
        self.weights = np.random.randn(self.hidden_shape, self.output_shape)
        self.bias = np.random.randn(self.output_shape)

        # 训练神经网络
        for epoch in range(epochs):
            # 前向传播
            hidden_output = G.dot(self.weights) + self.bias
            y_pred = self.sigmoid(hidden_output)

            # 计算误差和梯度
            error = y - y_pred
            grad = error * self.sigmoid_derivative(y_pred)

            # 反向传播
            delta_weights = G.T.dot(grad)
            delta_bias = np.sum(grad, axis=0)

            # 更新权重和偏置
            self.weights += self.learning_rate * delta_weights
            self.bias += self.learning_rate * delta_bias

    # 预测输出值
    def predict(self, X):
        G = np.zeros((X.shape[0], self.hidden_shape))
        for i in range(X.shape[0]):
            for j in range(self.hidden_shape):
                G[i, j] = rbf(X[i], self.centers[j], self.sigma)
        hidden_output = G.dot(self.weights) + self.bias
        y_pred = self.sigmoid(hidden_output)
        return y_pred

    # 定义sigmoid函数及其导数
    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def sigmoid_derivative(self, x):
        return x * (1 - x)

这段代码定义了一个RBF_BP_Net类，包括了RBF-BP神经网络的训练和预测方法。其中，输入参数包括：

- input_shape：输入层的维度；
- hidden_shape：隐层神经元的数量；
- output_shape：输出层的维度；
- learning_rate：学习率，用于更新权重；
- sigma：径向基函数的宽度。

通过调用train()方法，可以使用输入数据X和对应的标签y对RBF-BP神经网络进行训练；通过调用predict()方法，可以对新的输入数据进行预测并输出预测结果。