matlab普通径向基神经网络对图片分类示例

以下是 Matlab 中使用普通径向基神经网络（RBF）对图片进行分类的示例：

1. 准备数据集
首先需要准备图片数据集，可以使用 Matlab 中自带的图像处理工具箱或者其他开源数据集。将所有的图片转换成数字矩阵，并将其保存为一个 mat 文件。

2. 数据预处理
对于图像分类任务，一般需要将所有的图片转换成相同的大小和分辨率，并将其转换成灰度图像。可以使用 Matlab 中的 imresize 和 rgb2gray 函数来实现。同时还需要将每个样本的输入和输出进行归一化，以避免数据不平衡的情况。

3. 构建 RBF 神经网络
在 Matlab 中，可以使用新建网络工具箱中的 RBF 网络来构建 RBF 神经网络。首先需要选择网络的输入和输出维度，然后选择 RBF 神经元的数量和类型，以及输出层的激活函数。最后还需要设置训练算法和训练参数。

4. 训练 RBF 神经网络
使用准备好的数据集和构建好的 RBF 神经网络来进行训练。可以使用 Matlab 中的 train 函数来进行训练，同时还需要设置训练参数和验证参数。

5. 测试 RBF 神经网络
在训练完成后，可以使用测试数据集来测试 RBF 神经网络的性能。可以使用 Matlab 中的 sim 函数来进行测试，同时还需要计算分类准确率和混淆矩阵等指标来评估模型的性能。

以上就是使用 Matlab 中普通 RBF 神经网络对图片进行分类的基本步骤。具体实现过程可以参考 Matlab 官方文档和其他相关资料。