matlab中的newrb方法的权重优化方法是什么

在MATLAB中，`newrb`函数是用于训练Radial Basis Function (RBF) 网络的方法之一。`newrb`方法使用了一种特定的权重优化方法，称为“贝叶斯正则化”（Bayesian Regularization）。

贝叶斯正则化是一种基于贝叶斯统计的权重优化方法，它通过最小化损失函数和正则化项的和来优化权重。正则化项有助于控制模型的复杂度，避免过拟合。在`newrb`方法中，正则化项是通过引入一个正则化参数来实现的。

`newrb`方法首先根据训练数据自动确定合适的RBF网络的结构，包括RBF网络的中心和宽度。然后，它使用贝叶斯正则化方法来训练RBF网络的权重。训练过程中，`newrb`方法会最小化损失函数和正则化项的和，并使用贝叶斯统计方法来确定最优的权重。

需要注意的是，`newrb`方法在训练RBF网络时使用了贝叶斯正则化权重优化方法，但具体的实现细节可能与不同的MATLAB版本和工具箱有关。因此，建议查阅MATLAB官方文档或特定工具箱的文档以获取更详细的信息。