MATLAB神经网络30个案例分析源代码[Demo]chapter7_21
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2022-08-03
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案例7�RBF网络的回归-非线性函数回归的实现
file:///D|/Mydesktop/30个案例分析视频相关/MATLAB神经网络30个案例分析 源代码+数据/程序整理小川/案例7/html/chapter7_2.html[2010/11/20 20:09:27]
案
例
7:RBF
网
络
的回
归-
非
线
性函
数
回
归
的
实现
该案例作者申明:
1:本人长期驻扎在此板
块里,对该案例提问,做到有问必答。本套书籍官方网站为:video.ourmatlab.com
2:点此从当当预定本书:«Matlab神经网络30个案例分析»。
3:此案例有配套的教学视频,视频下载方式video.ourmatlab.com/vbuy.html
。
4:此案例为原创案例,转载请注明出处(«Matlab神经网络30个案例分析»)。
5:若此案例碰巧与您的研究有关联,我们欢迎您提意见,要求等,我们考虑后可以加在案例里。
Contents
清空环境变量
产生训练样本(训练输入,训练输出)
建立RBF神经网络
建立测试样本
使用建立的RBF网络进行模拟,得出网络输出
使用图像,画出3维图
清空环境变量
clc
clear
产生训练样本(训练输入,训练输出)
ld为样本例数
ld=400;
% 产生2*ld的矩阵
x=rand(2,ld);
% 将x转换到[-1.5 1.5]之间
x=(x-0.5)*1.5*2;
% x的第一列为x1,第二列为x2.
x1=x(1,:);
x2=x(2,:);
% 计算网络输出F值
F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);
建立RBF神经网络
采用approximate RBF神经网络。spread为默认值
net=newrb(x,F);
NEWRB, neurons = 0, MSE = 108.563
NEWRB, neurons = 2, MSE = 106.612
NEWRB, neurons = 3, MSE = 106.588
NEWRB, neurons = 4, MSE = 105.692
NEWRB, neurons = 5, MSE = 103.957
NEWRB, neurons = 6, MSE = 103.901
NEWRB, neurons = 7, MSE = 103.661
NEWRB, neurons = 8, MSE = 99.4239
NEWRB, neurons = 9, MSE = 99.3709
NEWRB, neurons = 10, MSE = 98.4437
NEWRB, neurons = 11, MSE = 98.4334
NEWRB, neurons = 12, MSE = 97.0947
NEWRB, neurons = 13, MSE = 97.0662
NEWRB, neurons = 14, MSE = 97.0623
NEWRB, neurons = 15, MSE = 96.9707
NEWRB, neurons = 16, MSE = 96.5273
NEWRB, neurons = 17, MSE = 89.0728
NEWRB, neurons = 18, MSE = 83.7398
NEWRB, neurons = 19, MSE = 82.6886
NEWRB, neurons = 20, MSE = 73.5795
NEWRB, neurons = 21, MSE = 68.2986
NEWRB, neurons = 22, MSE = 64.3154
NEWRB, neurons = 23, MSE = 56.6795
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