rbf神经网络matlab源代码

RBF神经网络的MATLAB源代码如下所示：

% 参数设置
rbf_net.hidden_num = 10; % 隐藏层节点数
rbf_net.sigma = 1; % 高斯函数宽度
rbf_net.lr = 0.1; % 学习率
rbf_net.iter_num = 100; % 迭代次数

% 网络训练
rbf_net.centers = datasample(train_x, rbf_net.hidden_num, 'Replace', false); % 随机选择中心点
phi = exp(-(train_x - rbf_net.centers').^2 ./ (2 * rbf_net.sigma^2)); % 计算基函数输出
rbf_net.output_weight = pinv(phi) * train_y; % 计算输出权重

for i = 1:rbf_net.iter_num % 迭代训练
    phi = exp(-(train_x - rbf_net.centers').^2 ./ (2 * rbf_net.sigma^2)); % 计算基函数输出
    rbf_net.output_weight = rbf_net.output_weight + rbf_net.lr * (train_y - phi * rbf_net.output_weight) * phi'; % 更新输出权重
end

这段代码实现了RBF神经网络的训练过程。首先设置了网络的参数，包括隐藏层节点数、高斯函数宽度、学习率和迭代次数。然后通过随机选择中心点的方式初始化RBF网络的中心。接下来，计算基函数的输出，并使用伪逆方法计算输出权重。最后，通过迭代训练的方式更新输出权重，直到达到指定的迭代次数。这段代码实现了RBF神经网络的训练过程，并可以根据具体的数据进行调整和应用。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于径向基(RBF)神经网络的非线性系统识别及 MATLAB 代码实现](https://blog.csdn.net/Jack_user/article/details/130664502)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [人工神经网络——径向基函数(RBF)神经网络](https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/49385359)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]