在MATLAB2021b版中怎么在Neural net fitting所使用的是RBF神经网络

您可以按照以下步骤在MATLAB2021b版中使用RBF神经网络进行Neural net fitting：

1. 打开MATLAB并打开Neural Network Toolbox。

2. 使用 `newrb` 函数创建一个新的RBF神经网络对象。该函数的语法如下：

net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)

其中，`P` 是一个 `N` x `Q` 的矩阵，表示输入数据，`T` 是一个 `N` x `S` 的矩阵，表示输出数据，`GOAL` 是训练的目标误差，`SPREAD` 是基函数的尺度参数，`MN` 是最小训练次数，`DF` 是最大训练次数。

3. 使用 `train` 函数对网络进行训练。训练函数的语法如下：

net = train(net,P,T)

其中，`net` 是在第一步中创建的网络对象，`P` 和 `T` 分别是输入和输出数据。

4. 使用 `sim` 函数进行预测。预测函数的语法如下：

Y = sim(net,X)

其中，`net` 是训练好的RBF神经网络对象，`X` 是输入数据，`Y` 是输出数据。

这些步骤可以帮助您使用MATLAB2021b版中的RBF神经网络进行Neural net fitting。

相关问题

rbf神经网络 matlab

rbf神经网络是一种基于径向基函数的神经网络模型。它由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成。隐藏层中的神经元使用径向基函数作为激活函数，常见的径向基函数包括高斯函数、多项式函数等。隐藏层的神经元用于将输入数据映射到高维空间中，然后通过输出层进行分类或回归。

在Matlab中，可以使用神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）来实现rbf神经网络。具体步骤如下：

1. 准备数据集：将数据集划分为训练集和测试集，并进行预处理（如归一化）。

2. 创建rbf神经网络：使用`newrb`函数创建一个rbf神经网络对象。

3. 配置rbf神经网络：设置网络的参数，包括隐藏层神经元数量、径向基函数的宽度等。

4. 训练rbf神经网络：使用`train`函数对rbf神经网络进行训练，输入参数包括训练集和目标值。

5. 测试rbf神经网络：使用`sim`函数对训练好的神经网络进行测试，输入参数为测试集。

以下是一个简单的示例代码：

% 示例数据
x = linspace(-pi, pi, 100);
y = sin(x);

% 创建rbf神经网络
net = newrb(x, y, 0.1, 1, 10);

% 训练rbf神经网络
net = train(net, x, y);

% 测试rbf神经网络
y_pred = sim(net, x);

% 绘制结果
plot(x, y, 'b', x, y_pred, 'r');
legend('真实值', '预测值');

以上代码演示了如何使用Matlab的神经网络工具箱来实现一个简单的rbf神经网络，并对正弦函数进行拟合和预测。根据具体问题的不同，你可以根据需要自定义网络的结构和参数。

rbf神经网络matlab

RBF神经网络是一种特殊类型的神经网络，其全称为径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network）。它在MATLAB中也有相应的实现。

在MATLAB中，可以使用`newrb`函数来创建一个RBF神经网络。该函数的语法为：

net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)

其中，P是输入数据的矩阵，T是目标输出的矩阵，goal是训练的目标性能，spread是每个RBF神经元的扩展参数，MN是隐藏层神经元的最小数量，DF是隐藏层神经元的扩展因子。

通过调用`train`函数可以对RBF神经网络进行训练，语法如下：

net = train(net,P,T)

其中，net是RBF神经网络对象，P是输入数据的矩阵，T是目标输出的矩阵。

训练完成后，可以使用`sim`函数来进行预测，语法如下：

Y = sim(net,P)

其中，net是训练好的RBF神经网络对象，P是输入数据的矩阵，Y是预测的输出。

在你提供的引用中，似乎是关于训练集和测试集数据的性能指标，包括MBE、R2和MAE。这些指标用于评估模型的拟合程度和预测精度。MBE（Mean Bias Error）是平均偏差误差，R2是决定系数，MAE是平均绝对误差。通过这些指标可以对RBF神经网络的性能进行评估。

请注意，以上是关于RBF神经网络在MATLAB中的基本介绍和使用方法，具体的实现和应用还需要根据具体的问题和数据进行调整和优化。