下面是关于使用 MATLAB 实现深度置信网络（DBN）结合径向基函数（RBF）神
经网络进行多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目将涵盖 DBN 的基本介
绍、RBM 模型描述、DBN-RBF 的程序设计思路、DBN 与 DBM 的区别、以及完
整的 MATLAB 代码和数据示例。
1. 基本介绍
深度信念网络（DBN）是一种无监督学习的深度学习模型，主要由多个受限玻尔
兹曼机（RBM）堆叠而成。RBM 是一种能够学习数据分布的概率图模型，适用
于特征提取。将 DBN 与 RBF 神经网络结合，可以有效地进行多输入单输出的回
归预测。
2. RBM 模型描述
RBM 由可见层和隐藏层组成，通过对比散度算法（Contrastive Divergence）进
行训练。其主要优点在于能够捕捉数据的潜在特征，适合于高维数据的表示。
3. DBN 与 DBM 的区别
� DBN：由多个 RBM 堆叠而成，适用于深度特征学习和生成模型。
� DBM（深度玻尔兹曼机）：与 DBN 类似，但具有双向连接的隐藏层，能够捕获
更复杂的特征。
DBN 在应用上更加便捷，因为其训练过程较为简单且有效。
4. 数据准备
本项目使用合成数据作为示例，实际应用中可替换为真实数据集。以下是数据生
成的示例代码：
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