如何在matlab上搭建rbf神经网络,如何使用matlab进行多项式拟合

RBF神经网络用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序

%文中出现的所有归一化函数，都以被抛弃(obselete)，使用方法也彻底改变了。Matlab7.8提供的归一化函数有fixunknowns, mapminmax, processpca,mapstd四个，具体如何使用及原理查看Matlab帮助

%RBF函数参数调用格式以函数名没有改变，可以正常使用

% RBF 神经网络用于模式分类

% 使用平台- Matlab6.5

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代码:

clc

clear

close all

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% 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本

P1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];

T1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];

P2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];

T2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];

%---------------------------------------------------

% 归一化

[PN1,minp,maxp] = premnmx(P1);

PN2 = tramnmx(P2,minp,maxp);

%---------------------------------------------------

% 训练

switch 2

case 1

% 神经元数是训练样本个数

spread = 1; % 此值越大,覆盖的函数值就大(默认为1)