RBF网络仿真实例与监督控制实验报告及源代码

资源摘要信息:"智能系统控制实验八-RBF网络逼近仿真实例与RBF网络监督控制实例-matlab源代码和实验报告" 本次资源涵盖了计算机专业课程中的智能系统控制实验八，主要围绕径向基函数（Radial Basis Function，简称RBF）网络的逼近和监督控制展开。RBF网络是一种在神经网络领域中常见的局部逼近网络，它的基础是一组径向基函数，通常以高斯函数作为激活函数。在本次实验中，将通过matlab这一强大的数值计算和图形绘制平台，实现RBF网络的逼近仿真实例和监督控制实例。 实验报告部分包括以下几个关键内容： 1. 实验目的：理解RBF网络的逼近原理，掌握使用matlab进行RBF网络的设计和实现方法，以及如何通过RBF网络完成监督控制任务。 2. 实验工具：使用matlab作为开发工具，进行算法设计、数据处理、网络仿真和结果展示。 3. 实验内容： - RBF网络逼近仿真实例：通过建立RBF网络模型，利用给定的输入输出数据进行训练，以逼近非线性函数或数据模式。 - RBF网络监督控制实例：通过RBF网络对一个动态系统进行建模，并设计出基于RBF网络的控制器，实现系统的稳定控制。 4. 实验步骤：详细描述了实验的具体操作步骤，包括数据的准备、网络结构的确定、参数的学习和调整、以及仿真实验的运行。 5. 实验结果与分析：对实验运行的代码产生的结果进行详细展示，包括网络输出与目标输出的对比、误差分析等，并对结果进行评价。 6. 结论：总结本次实验中RBF网络逼近和监督控制的学习效果，并指出实验中的问题和可能的改进方向。 实验源代码文件列表解释如下： - chap7_9.m：该文件可能包含了与RBF网络逼近相关的实现代码。 - chap9_2.m：该文件可能包含了与RBF网络监督控制相关的实现代码。 - chap7_8.m：该文件可能包含了与RBF网络训练和测试相关的代码。 - exp7_8.m：该文件可能包含了实验8中具体的RBF网络仿真实验代码。 - chap7_6.m：该文件可能包含了与RBF网络逼近的某一部分实现或测试代码。 - 7-29.png、7-28.png、7-30.png、7-21.png：这些文件是实验结果的图形化展示，可能是网络输出与目标输出的图形对比或误差分析的图表。 通过本次实验，学生可以加深对RBF网络结构和工作原理的理解，掌握使用matlab进行神经网络仿真的基本方法，以及学会如何对实验结果进行分析和评估。这不仅对于理解智能系统控制领域中的神经网络模型有帮助，而且对于未来在计算机科学、自动化控制、信号处理等领域的深入研究具有重要的意义。