rbf神经网络matlab代码

以下是一个简单的 RBF 神经网络的 MATLAB 代码示例：

首先，我们导入数据和设置一些参数：

% 导入数据
load iris_dataset.mat
inputs = irisInputs;
targets = irisTargets;

% 设置参数
numInputs = size(inputs, 1);
numHidden = 10; % 隐藏层神经元数量
numOutputs = size(targets, 1);
sigma = 1; % RBF函数的宽度
eta = 0.1; % 学习率
epochs = 100; % 迭代次数

接下来，我们初始化 RBF 网络的权重和偏置项：

% 初始化权重和偏置项
rbfCenters = datasample(inputs', numHidden, 'Replace', false)';
rbfWeights = rand(numHidden, numOutputs);
outputBias = zeros(numOutputs, 1);

然后，我们定义 RBF 函数和输出函数：

% RBF函数
rbf = @(x, c) exp(-sum(bsxfun(@minus, x, c).^2, 2)/(2*sigma^2));

% 输出函数
output = @(x, w, b) bsxfun(@plus, x*w, b');

现在，我们可以开始训练 RBF 网络了。我们使用随机梯度下降算法来更新权重和偏置项。在每个迭代周期中，我们随机选择一个训练样本，并计算网络的输出和误差。然后，我们通过误差反向传播算法来更新权重和偏置项。

% 训练网络
for epoch = 1:epochs
    % 随机选择一个训练样本
    i = randi(size(inputs, 2));
    x = inputs(:, i);
    t = targets(:, i);
    
    % 前向传递
    hiddenOutputs = rbf(x, rbfCenters);
    y = output(hiddenOutputs, rbfWeights, outputBias);
    
    % 反向传递
    delta = (t - y);
    rbfWeights = rbfWeights + eta*hiddenOutputs'*delta;
    outputBias = outputBias + eta*delta;
end

最后，我们可以使用训练好的 RBF 网络进行预测：

% 使用网络进行预测
hiddenOutputs = rbf(inputs', rbfCenters);
outputs = output(hiddenOutputs, rbfWeights, outputBias)';
predictions = vec2ind(outputs)';

这就是一个简单的 RBF 神经网络的 MATLAB 代码示例。当然，这只是一个基础的实现，还有很多可以改进的地方。