哪有多维输入多维输出的RBF神经网络的例子，不使用工具箱
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既然用matlab的话rbf神经网络不需要自己写代码,matlab有提供的RBF工具箱.
训练命令主要有两个,一个是固定隐含层节点数的指令newrbe,一个是变隐含层节点数的指令newrb.预测输出指令和其他神经网络一样,是sim.
常用指令输出格式是net = newrbe(P,T,spread);net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF); X = sim(net,xn_test).参数具体格式参看help newrbe;help newrb以及help sim,参数物理意义参看相关理论,不再赘述了.
因为一般不存在局部最小问题,所以不需要使用结构体编辑指令设置初值,如果需要中间过程的原始数据,可以在训练结构体中找到(即为net参数,存储格式为结构体),结构体内部数据的物理意义,参看help help关于rbf神经网络结构体的介绍.
训练命令主要有两个,一个是固定隐含层节点数的指令newrbe,一个是变隐含层节点数的指令newrb.预测输出指令和其他神经网络一样,是sim.
常用指令输出格式是net = newrbe(P,T,spread);net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF); X = sim(net,xn_test).参数具体格式参看help newrbe;help newrb以及help sim,参数物理意义参看相关理论,不再赘述了.
因为一般不存在局部最小问题,所以不需要使用结构体编辑指令设置初值,如果需要中间过程的原始数据,可以在训练结构体中找到(即为net参数,存储格式为结构体),结构体内部数据的物理意义,参看help help关于rbf神经网络结构体的介绍.
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光点科技
2023-08-15 广告
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