用matlab设计一个径向基神经网络，输入为X1、X2，输出为X3，逼近xlsx文件输入的数据。要求：（1）画出该网络结构（包括层数，节点数等信息）；（2）列出每个隐节点的径向基函数公式和输出层的权值矩阵；（3）画出该网络的拟合曲线；（4）任取一个样本点，核验该网络的准确性。

在MATLAB中设计一个径向基神经网络(RBFNN)来逼近给定的X1、X2数据并预测X3值，我们可以按照以下步骤操作：

1. **设置网络结构**：
- 层次结构通常包括输入层、隐藏层（包含径向基函数节点）和输出层。
- 假设我们选择5个RBF节点作为隐藏层，并假设输入特征的数量也是2，那么网络结构可以表示为：2输入节点 -> 5 RBF节点 -> 1 输出节点。

2. **径向基函数公式**：
对于每个隐藏节点i，径向基函数通常采用高斯函数形式：

   rbf_i(x) = exp(-gamma * ||x - c_i||^2)

其中，`x`是输入向量，`c_i`是第i个中心点（可以由训练数据计算得到），`gamma`是一个超参数控制邻域内的权重衰减。

3. **权重矩阵**：
- 输入到隐藏层的权重矩阵W_hidden是固定的，由RBF节点的中心点位置确定，由于是高斯函数，权重为负无穷或正无穷的概率极低。
- 隐藏层到输出层的权重矩阵W_output，我们需要通过训练数据学习。对于单个节点j，其权重wij是对应RBF节点和输出节点之间的连接权重。

4. **模型训练**：
使用`trainbr`函数进行训练，提供训练数据集和目标值，它会自动调整W_output以最小化误差。

5. **绘制拟合曲线**：
可以使用`plotyy`函数分别绘制输入变量(X1, X2)和输出变量(X3)的关系，以及网络的实际预测结果。

6. **验证准确性**：
- 取测试集的一个样本(x_test, y_test)，将其送入网络进行预测(y_pred)。
- 计算误差(e = |y_test - y_pred|)，若误差较小，则说明网络对新样本的预测准确。

以下是简单的伪代码示例：

% 加载数据
data = readtable('your_data.xlsx'); % 替换为实际文件名

% 初始化网络参数
num_nodes_hidden = 5; % 隐藏层节点数
input_dim = size(data, 2) - 1; % 减去最后一列的目标值
output_dim = 1;

% 网络结构设置
net = fitrbr(input_dim, num_nodes_hidden, output_dim);

% 训练网络
[net, ~] = train(net, data(:, 1:end-1), data(:, end));

% 绘制网络结构图
drawNetwork(net)

% 拟合曲线
plotyy(data.X1, data.X3, net.Y, 'PlotType', 'both')

% 验证样本
test_point = [x1_value, x2_value]; % 替换为测试样本
predicted_y = predict(net, test_point);
error = abs(predicted_y - actual_y); % 替换为测试点的真实Y值

% 打印误差
disp(['Error at sample point: ', num2str(error)])