rbf matlab代码

以下是一个简单的径向基函数（RBF）神经网络的MATLAB代码示例：

% 数据准备
x = -5:0.1:5;
y = sin(x);

% 创建RBF神经网络
net = newrb(x,y);

% 计算RBF网络的输出
y_pred = sim(net,x);

% 绘制真实数据和预测数据的图像
plot(x,y,'b',x,y_pred,'r--');
legend('真实数据','预测数据');
xlabel('x轴');
ylabel('y轴');
title('RBF神经网络的预测结果');

在这个例子中，我们首先准备了一些输入数据x和目标输出数据y。接着，我们使用MATLAB的newrb函数创建了一个RBF神经网络，该函数会自动选择最优的神经元数量和中心点。然后，我们使用sim函数计算了RBF网络的输出y_pred。最后，我们将真实数据和预测数据绘制在同一个图像中，以便比较它们的相似程度。

相关问题

rbf回归预测matlab代码

RBF回归是一种基于径向基函数（Radial Basis Function）的预测方法。在MATLAB中，可以使用以下代码进行RBF回归预测。

首先，我们需要导入数据集，例如：

data = load('data.txt');
X = data(:, 1);  % 输入特征
y = data(:, 2);  % 输出标签

接下来，我们需要选择合适的RBF函数和参数。例如，选择高斯函数作为RBF函数，可以使用以下代码：

rbf = fitrsvm(X, y, 'KernelFunction', 'gaussian');

在上述代码中，使用fitrsvm函数进行RBF回归，通过指定'KernelFunction'参数为'gaussian'，选择了高斯函数作为RBF函数。

然后，我们可以使用训练好的模型进行预测。例如，对于一个输入样本x，可以使用以下代码进行预测：

x = [1];  % 输入样本
y_pred = predict(rbf, x);

在上述代码中，使用predict函数对输入样本x进行预测，返回预测值y_pred。

最后，我们可以评估模型的性能。例如，计算回归模型的均方根误差（RMSE）可以使用以下代码：

y_pred = predict(rbf, X);
rmse = sqrt(mean((y_pred - y).^2));

在上述代码中，使用predict函数对所有输入样本进行预测，然后计算预测值与真实值的均方根误差（RMSE）。

以上是RBF回归预测的MATLAB代码示例，通过导入数据集、选择RBF函数和参数、预测和评估模型，我们可以进行RBF回归预测。

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。