rbf神經網路通用函式 newrb, newrbe
其中p為輸入向量，t為輸出向量，goal為均方誤差的目標，spreed為徑向基的擴充套件速度。返回值是乙個構建好的網路，用newrb()建立的rbf網路是乙個不斷嘗試的過程，在建立中不斷的增加中間層的數量和神經元的數目，直到滿足輸出的誤差為止。
mn為最大的神經元個數，即神經元個數到了mn後立即停止網路訓練，df是每次加進來的網路引數，只是輸出的時候用，如下所示：
net=newrb(p,tt,err_goal,3,200,1);
mn設定為26，df設定為1
如果要進行分類，最好把影象的標籤格式設定成 one of z 模式，即,假如一共有6類，第一類標籤為[1,0,0,0,0,0],第二類為[0,1,0,0,0,0],以此類推。
基本應用與newrb相似,newrbe建立神經網路時，其rbf神經元數等數輸入樣本數量；建立速度非常快，可一次性得到乙個零誤差的徑向基網路；但是規模大，一次性處理資料大。newrb建立網路時，一開始是沒有rbf神經元的，它先從輸入資料中最大誤差的那個樣本著手，增加乙個rbf神經元，得到相應的輸出，然後會重新設計網路線性層來逐步減小誤差，反過來 又重複根據下乙個最大誤差的樣本，又增加乙個神經元.....一直這樣使誤差減小，直到誤差達到規定的誤差效能或者神經元數量達到上限時，整個建網才算結束。newrb沒喲newrbe這個建網快，但它能獲得更小規模的神經網路。
rbf神經網路 RBF神經網路以及Python實現
rbf網路能夠逼近任意非線性的函式。可以處理系統內難以解析的規律性，具有很好的泛化能力，並且具有較快的學 習速度。當網路的乙個或多個可調引數 權值或閾值 對任何乙個輸出都有影響時，這樣的網路稱為全域性逼近網路。由於對於每次輸入，網路上的每乙個權值都要調整，從而導致全域性逼近網路的學習速度很慢，比如b...
RBF神經網路
核函式一般有如下函式 高斯函式 u e u2 2 反射sigmoid函式 u 1 1 eu 2 2 逆多二次函式 u 1 u2 2 1 2 其中，0 為基函式的拓展常數或寬度。rbf 徑向基函式神經網路 網路結構圖如下 對於輸入x x1,x2,xn t c1 c2,cm 為樣本中心，w w1,w2,...
神經網路rbf
clc clear close all ld 400 定義學習樣本的數量 x rand 2,ld 得到乙個2 400的乙個矩陣，每個元素在0 1之間 x x 0.5 1.5 2 1.5,1.5 x1 x 1,得到矩陣的第1行 x2 x 2,得到矩陣的第2行 f 20 x1.2 10 cos 2 pi...