RVFL MATLAB代码

这是一个简单的RVFL神经网络的MATLAB代码示例：

% 生成训练数据
x = linspace(-1, 1, 100);
y = sin(x*pi);

% 随机生成权重和偏置
input_weights = rand(10, 1);
bias = rand(10, 1);
hidden_weights = rand(1, 10);

% 计算隐藏层输出
hidden_output = tanh(input_weights*x + bias);

% 计算输出层输出
output = hidden_weights*hidden_output;

% 训练
hidden_weights = y*hidden_output'/(hidden_output*hidden_output');
output = hidden_weights*hidden_output;

% 预测
x_test = linspace(-1, 1, 20);
hidden_output_test = tanh(input_weights*x_test + bias);
output_test = hidden_weights*hidden_output_test;

% 画图
figure;
plot(x, y, 'b', x_test, output_test, 'r');
legend('原始数据', '预测结果');

这个代码示例中，我们使用了一个10个神经元的隐藏层和一个输出层。输入层和隐藏层之间的权重和偏置是随机初始化的。我们使用tanh作为隐藏层的激活函数，使用线性函数作为输出层的激活函数。我们使用均方误差作为损失函数，并使用最小二乘法来训练权重。最后，我们使用测试数据来预测输出，并将结果与原始数据进行比较。