rbf神经网络逼近matlab

RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种常用的神经网络模型，用于函数逼近和模式识别任务。它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元使用径向基函数作为激活函数。

在Matlab中，可以使用Neural Network Toolbox来实现RBF神经网络的逼近。以下是一般的步骤：

1. 数据准备：准备好训练数据集和测试数据集。确保数据集包含输入和对应的输出。

2. 网络创建：使用newrb函数创建RBF神经网络。该函数会自动选择合适的隐藏层神经元数量，并进行网络训练。

3. 网络训练：使用train函数对RBF神经网络进行训练。可以设置训练参数，如最大训练次数、误差目标等。

4. 网络测试：使用sim函数对已训练好的RBF神经网络进行测试。输入测试数据，得到网络的输出结果。

5. 结果评估：根据实际需求，可以计算预测误差、绘制拟合曲线等来评估RBF神经网络的逼近效果。

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