rbf神经网络matlab代码及详细讲解

RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种基于函数逼近的神经网络模型，常用于解决非线性回归和分类问题。在MATLAB中，你可以使用`rbfnet`函数创建和训练这种类型的网络。下面是一个简单的例子：

% 导入所需库
addpath('toolbox/nnet') % 如果你安装了Neural Network Toolbox

% 创建数据集 (假设我们有一个样本数据x和目标y)
x = randn(100, 2);   % 100个2维随机输入样本
y = sin(x(:,1)) + x(:,2) + 0.5 * randn(size(x,1), 1);   % 目标值，这里是个简单的线性组合加上噪声

% 定义RBF网络结构
net = fitrbf(x, y, 'NumInputs', 2, 'NumCenters', 10);   % 2个输入节点，10个中心点

% 训练网络
options = trainingOptions('traingd', 'MaxEpochs', 100);
net = train(net, x, y, options);

% 预测新数据
new_data = randn(1, 2);  % 新的输入向量
predicted_y = net(new_data);  % 使用网络预测新数据的结果

% 输出详细信息
disp(['Network Architecture: ', num2str(net.layers)])
disp(['Training Accuracy: ', num2str(mean(predicted_y == y))])

在这个例子中：
- `fitrbf` 函数用于初始化网络结构，`NumInputs`指定输入节点数，`NumCenters`设置径向基函数的数量。
- `train` 函数对网络进行训练。
- `trainingOptions` 设置训练选项，如梯度下降法 (`traingd`) 和最大迭代次数 (`MaxEpochs`).
- `predict` 函数用于在网络训练后对新的输入进行预测。

注意，实际应用中可能需要调整网络结构、学习速率等参数，以及预处理输入数据以提高性能。