rbf神经网络vc程序代码

RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种常用的人工神经网络模型之一。下面是一个简单的RBF神经网络的VC程序代码示例：

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>

// 定义RBF神经网络的数据结构
struct RBFNetwork {
    std::vector<double> centers;  // 中心点坐标
    std::vector<double> weights;  // 权重
    double sigma;  // RBF函数的标准差
};

// RBF神经网络的训练函数
void train(RBFNetwork& network, const std::vector<double>& input, double target) {
    // 1. 计算输入样本与中心点之间的距离
    std::vector<double> distances;
    for (int i = 0; i < network.centers.size(); ++i) {
        double distance = 0;
        for (int j = 0; j < input.size(); ++j) {
            distance += pow(input[j] - network.centers[i], 2);
        }
        distance = sqrt(distance);
        distances.push_back(distance);
    }

    // 2. 使用RBF函数计算输出值
    double output = 0;
    for (int i = 0; i < distances.size(); ++i) {
        output += network.weights[i] * exp(-pow(distances[i], 2) / (2 * pow(network.sigma, 2)));
    }

    // 3. 更新权重
    double error = target - output;
    for (int i = 0; i < distances.size(); ++i) {
        network.weights[i] += error * exp(-pow(distances[i], 2) / (2 * pow(network.sigma, 2)));
    }
}

int main() {
    // 创建一个RBF神经网络对象
    RBFNetwork network;

    // 设置网络参数
    network.centers = {1.0, 2.0, 3.0};  // 设置中心点坐标
    network.weights = {0.5, -0.5, 1.0};  // 设置权重
    network.sigma = 0.5;  // 设置RBF函数的标准差

    // 定义输入样本和目标输出
    std::vector<double> input = {0.5, 1.5, 2.5};
    double target = 1.5;

    // 使用训练函数进行训练
    train(network, input, target);

    // 打印训练后的权重值
    for (int i = 0; i < network.weights.size(); ++i) {
        std::cout << "Weight " << i << ": " << network.weights[i] << std::endl;
    }
    return 0;
}

以上代码示例中，首先定义了一个RBF神经网络的数据结构，包含了中心点坐标、权重和RBF函数的标准差等参数。然后，定义了训练函数`train`，实现了RBF神经网络的训练过程。在`main`函数中，通过设置网络参数、输入样本和目标输出，使用训练函数进行训练，并打印训练后的权重值。