RBFNN MATLAB代码

以下是一个简单的基于径向基函数神经网络的 MATLAB 代码示例：

% 训练数据
x = [-5:0.5:5]';
y = sinc(x);

% 建立 RBF 网络
hidden_nodes = 10;
net = newrb(x', y', 0, 1, hidden_nodes);

% 测试网络
x_test = [-5:0.1:5]';
y_test = sim(net, x_test');

% 绘制结果
plot(x, y, 'o', x_test, y_test, '-')
legend('训练数据', 'RBF 网络输出')

这个代码示例使用了 `newrb` 函数来建立一个基于径向基函数的神经网络，并使用 `sim` 函数进行测试。注意，这个代码示例只是一个简单的演示，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。

相关问题

RBFNN matlab代码

以下是一个简单的RBFNN的Matlab代码示例：

% 定义样本数据
X = [-1 -1; -1 1; 1 -1; 1 1];
Y = [0 1 1 0];

% 定义RBF中心点
centers = [-1 -1; -1 1; 1 -1; 1 1];

% 计算径向基函数输出
RBF_out = zeros(size(X,1),size(centers,1));
for i=1:size(X,1)
    for j=1:size(centers,1)
        RBF_out(i,j) = exp(-norm(X(i,:)-centers(j,:))^2);
    end
end

% 计算权重矩阵
weights = pinv(RBF_out)*Y';

% 测试数据
test_X = [-0.5 -0.5; -0.5 0.5; 0.5 -0.5; 0.5 0.5];
test_Y = zeros(size(test_X,1),1);
for i=1:size(test_X,1)
    RBF_test = zeros(1,size(centers,1));
    for j=1:size(centers,1)
        RBF_test(j) = exp(-norm(test_X(i,:)-centers(j,:))^2);
    end
    test_Y(i) = RBF_test*weights;
end

% 输出结果
disp('训练结果:');
disp(Y');
disp('测试结果:');
disp(test_Y');

这个RBFNN模型使用四个样本数据，每个样本有两个特征。使用四个RBF中心点。输出层使用单个神经元，并使用pinv函数计算权重矩阵。然后，该模型使用四个测试数据进行测试，并输出结果。

matlab RBFNN

RBFNN（Radial Basis Function Neural Network）是一种使用径向基函数的神经网络模型。它通常用于非线性分类和回归任务。在MATLAB中，你可以使用神经网络工具箱来实现RBFNN。

下面是使用MATLAB的神经网络工具箱实现RBFNN的一般步骤：

1. 准备数据集：将数据集分为训练集和测试集。

2. 设计RBFNN结构：决定输入层、隐藏层和输出层的节点数。隐藏层使用径向基函数作为激活函数。

3. 训练RBFNN模型：使用训练集对模型进行训练，可以使用函数`newrb`或者`newrbe`。

4. 评估模型性能：使用测试集对训练得到的模型进行评估。

5. 使用模型进行预测：使用已经训练好的模型对新数据进行预测。

这是一个简单的MATLAB代码示例，演示如何使用神经网络工具箱实现RBFNN：

% 准备数据集
load iris_dataset
x = irisInputs;
t = irisTargets;

% 设计RBFNN结构
hiddenSizes = 10;
net = newrb(x,t,0.1,0.6,hiddenSizes);  % 使用newrb函数训练RBFNN

% 评估模型性能
y = net(x);
perf = perform(net,t,y);

% 使用模型进行预测
x_test = [5.1; 3.5; 1.4; 0.2];
y_test = net(x_test);