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。