高效学习RBF神经网络算法源代码解析

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rbf神经网络
0 下载量 91 浏览量 更新于2024-10-10 收藏 2KB RAR 举报
资源摘要信息: "本压缩包文件集包含了基于径向基函数（Radial Basis Function，RBF）的神经网络学习算法的程序源代码。径向基函数网络是一种常用的前馈神经网络，它通过在输入空间的局部区域产生响应，使得网络能够对数据进行有效的非线性映射和分类。RBF网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元采用径向基函数作为激活函数，例如高斯函数、多二次函数或逆多二次函数等。输出层则采用线性激活函数。 RBF网络的学习算法可以分为两大类：无监督学习和有监督学习。无监督学习主要涉及聚类过程，而有监督学习则涉及到网络权重的调整。高效的RBF网络学习算法能够快速地训练模型，以便在实际应用中达到较高的学习速率和较好的泛化能力。 在本资源包中，用户可以获得RBF网络学习算法的详细实现代码，从而深入理解其内部工作原理和实际应用方法。代码可能包括以下几个方面： 1. 数据预处理：对输入数据进行必要的清洗、归一化或特征选择。 2. 网络初始化：设置RBF网络的初始参数，如中心点位置、宽度参数等。 3. 隐藏层参数学习：通过聚类算法确定隐层中心点，以及通过优化算法调整宽度参数。 4. 输出层权重学习：利用线性回归或最小二乘法等方法计算输出层权重。 5. 网络训练：使用训练数据对网络进行训练，并通过迭代过程不断优化网络性能。 6. 性能评估：对训练完成的网络模型进行测试，评价其泛化能力和分类/回归性能。 此外，用户可以根据需要对源代码进行修改和扩展，以适应不同的应用场景和需求。例如，可以调整径向基函数的类型、数量，或者修改学习算法以增强网络的鲁棒性和适应性。 通过学习和应用本资源包中的RBF网络学习算法代码，研究者和开发者可以加深对径向基函数网络的理解，掌握其在机器学习和数据分析中的应用技巧，并将这一技术应用于模式识别、函数逼近、时间序列预测等多个领域。"

RBF.rar_RBF_RBF LM_rbf神经网络_training RBF_训练模型

2022-09-19 上传
在给定的标题“RBF.rar_RBF_RBF LM_rbf神经网络_training RBF_训练模型”中，我们可以看到几个关键点：RBF网络、LM算法以及训练过程。描述中提到了“基于LM训练算法的自生长RBF神经网络模型”，这暗示了我们将探讨...

rbf.rar_KDD_RBF kdd_rbf 聚类_rbf.c

2022-09-19 上传
总结来说，"rbf.rar"可能包含了一个用于KDD过程的RBF聚类算法实现，其中"rbf.c"是C语言编写的源代码，"rbft.exe"和"rbfx.exe"是已经编译好的可执行文件，便于用户直接运行和测试。对于希望了解或使用RBF聚类的人来说...

rbf_feature = RBFSampler(gamma=0.1, n_components=100) r_pre_mapped = rbf_feature.fit_transform(r_pre) target=np.array(target) target = target.reshape(-1, 1) target_K=rbf_feature.fit_transform(target) print(len(r_pre_mapped),len(r_pre_mapped[0])) print(len(target_K))为什么target不映射

2023-07-12 上传
根据你提供的代码，可以看出你先通过 `rbf_feature.fit_transform(r_pre)` 对 `r_pre` 进行了映射，然后对 `target` 也进行了相同的操作。但是，你在对 `target` 进行映射之前又重新调用了 `rbf_feature.fit_...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层，隐含层，输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状，使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值，使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值，使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化，目标值是1000 ，p=0.1 ，i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

2023-06-06 上传
这段代码看起来是一个使用 RBF 神经网络实现 PID 控制的例子。其中，RBF 神经网络的参数由 `RBFNetwork` 类来定义，PID 控制器由 `Pid` 类来定义。在主函数中，先对 PID 控制器进行初始化，然后循环 100 次，每次将 ...

rbf_pendulum_simulink_rbf神经网络_倒立摆控制_倒立摆rbf

2023-12-14 上传
通过使用RBF神经网络，我们可以更好地模拟非线性关系，并利用神经网络的学习能力来优化控制器参数，提高控制性能。 倒立摆控制可分为两个阶段：系统建模和控制器设计。在系统建模阶段，我们需要收集倒立摆的动力学...

rbf神经网络matlab源代码

2023-07-28 上传
RBF神经网络的MATLAB源代码如下所示： ```matlab % 参数设置 rbf_net.hidden_num = 10; % 隐藏层节点数 rbf_net.sigma = 1; % 高斯函数宽度 rbf_net.lr = 0.1; % 学习率 rbf_net.iter_num = 100; % 迭代次数 % ...

from sklearn import svm from sklearn.model_selection import GridSearchCV clf=svm.SVC(C=100,kernel='rbf',degree=3,gamma='auto') clf.fit(x_train,y_train)clf_train_proba = clf.predict_proba(x_train)[:,1] clf_test_proba = clf.predict_proba(x_test)[:,1]

2023-07-09 上传
你的代码中似乎缺少了一些语句之间的换行符。请确保在每个语句之间添加换行符。另外，为了更好地评估模型的性能，建议使用交叉验证来选择最佳的超参数。以下是修正后的代码示例： ```python from sklearn import ...

sklearn.metrics.pairwise.rbf_kernel

2023-06-13 上传
径向基函数核是一种常用的核函数，常用于支持向量机（Support Vector Machine）等机器学习算法中。该函数可以计算两个输入向量之间的径向基函数核矩阵，该矩阵可以用于计算两个向量之间的相似度或距离。其中，径向基...

RBF神经网络PID控制器

2024-01-20 上传
以下是一个示例代码，演示了如何使用RBF神经网络PID控制器来实现对方波信号的跟踪： ```python import numpy as np from scipy import signal # 定义RBF神经网络 class RBFNeuralNetwork: def __init__(self, ...

－ＰＳＯ－ＲＢＦ神经网络python

2023-08-29 上传
基于粒子群算法 (PSO) 优化径向基神经网络 (RBFNN) 的故障诊断方法在 Python 中的实现可以使用一些开源的神经网络库，比如 TensorFlow 或者 PyTorch。这里以 TensorFlow 为例，说明如何实现 PSO-RBF 神经网络。 ...
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