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是指径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network），它是一种人工神经网络的类型。RBFNN使用径向基函数作为激活函数，具有一层隐藏层和一层输出层。隐藏层的神经元使用径向基函数来计算输入样本与神经元之间的距离，输出层的神经元根据隐藏层的输出进行加权求和并通过激活函数进行处理。RBFNN在模式识别、函数逼近和时间序列预测等领域有广泛的应用。

关于Matlab中的RBFNN的实现，我找到了两个引用供您参考：
1. 克里斯·麦考密克的RBFNN Matlab代码的翻译[^1]。
2. 基于时空RBF-NN的混沌时间序列预测的Matlab代码实现[^2]。

这些引用提供了关于如何在Matlab中实现RBFNN的代码示例和详细说明。您可以根据这些代码示例来了解如何使用Matlab实现RBFNN，并根据您的需求进行修改和应用。