Question

maitlab里RBF神经网络预测问题，程序代码出错了,怎么解决？

t_data=[0.1 0.68668 0.67143 0.79999 0.79091;0.36667 0.58001 0.1 0.7 0.71818;0.26 0.47334 0.1 0.29997 0.2091;0.36667 0.9 0.9 0.29997 0.13637;0.26 0.84668 0.67143 0.1 0.42727;0.36667 0.58001 0.44286 0.49999 0.1;0.15333 0.47334 0.44286 0.7 0.42727;0.1 0.84668 0.67143 0.29997 0.5;0.15333 0.42 0.21429 0.49999 0.5;0.20667 0.79335 0.21429 0.59999 0.5;0.1 0.42 0.21429 0.9 0.5;0.1 0.84668 0.32857 0.59999 0.5;0.20667 0.47334 0.32857 0.29997 0.13637;0.1 0.68668 0.67143 0.49999 0.24546;0.42 0.58001 0.21429 0.9 0.9;0.31334 0.58001 0.44286 0.49999 0.31818;0.15333 0.42 0.1 0.19999 0.35454;0.20667 0.47334 0.32857 0.29997 0.31818;0.15333 0.68668 0.44286 0.29997 0.31818;0.20667 0.20667 0.21429 0.39999 0.28183;0.26 0.79335 0.21429 0.49999 0.57273;0.42 0.36667 0.1 0.59999 0.35454;0.47334 0.36667 0.1 0.59999 0.57273;0.1 0.47334 0.67143 0.7 0.42727;0.42 0.58001 0.67143 0.49999 0.24546;0.31334 0.1 0.32857 0.9 0.79091;0.1 0.52667 0.21429 0.9 0.5;0.52667 0.55867 0.21429 0.1 0.28183;0.9 0.58001 0.55715 0.1 0.17273;0.15333 0.68668 0.62572 0.29997 0.2091];tt=[0.40004 0.20001 0.80009 0.37504 0.55006 0.60006 0.1 0.55006 0.32503 0.45005 0.27502 0.50005 0.20001 0.42504 0.25002 0.55006 0.27502 0.40004 0.52506 0.9 0.30003 0.35003 0.49894 0.47505 0.8501 0.50005 0.42504 0.32503 0.57506];

我是用RBF神经网络做预测，为什么我输入，输出，编完码后出现了??? Error using ==> newrb at 86Inputs and Targets have different numbers of columns.的问题，该怎么解决啊，写毕设，有点急，麻烦大家帮帮忙啊，谢谢各位了！

Answer 1

这个，原则是你输入有多少个样本 输出就对应就多少列， 你上面明显不满足
我看了下：
size(t_data)=30 5;
size(tt)=1 29;
我估计 你在tt 中少写了个数据，你加上缺的那个数据，然后
写：net=newrb(t_data',tt,err_goal,sc,200,1)；%注意这里将t_data转置了的
就这样就可以了

追问

恩，谢谢你，这个问题已经解决了，我发现我的列向量没有对上。现在又出现了一个问题，我想问问在rbf神经网络里有没有定义输出数值范围的语句啊，怎么定义啊？
就是我现在想要他的输出值在[0 1]的范围里应该怎么做呢？谢谢啦，写毕设，着急，麻烦帮帮忙！

追答

对于输出值得范围，因为rbf神经网络的输出层是采用的线性函数，所以是多少值输出就为多少，如果在训练中网络输出值和期望值相差比较大，多半是因为你网络没设计好或者数据样本有问题；如果在训练过程中拟合的很好，但遇到新样本又不能很好的拟合，或许就存在过拟合的因素，但我对rbf 不是很熟，对bp 比较熟悉

追问

《基于BP煤矿安全评价_杨涛》这篇文献中用的就是bp神经网络，在5.3中，我的论文和他的很像但是我得用RBF神经网络，也想像他那样输出值是在[0 1]的数，

这样可以写成（竖着看）[1 0 0 0 0;0 0 0 01 0;1 0 0 0 0]，就和目标输出一样了，就可以进行评价了，你可不可以帮我看看在RBF里应该怎样弄啊，我实在是写论文不会着急24号就要交了，就卡在这了，麻烦你了，万分感谢！

追答

他的输出为[0,1],是因为他的输出层采用的传递函数范围为（0,1），你这rbf 输出函数值域为无穷，所以你可以这样：就假如你这是故障判别吧，你把每一种故障用一个数字来表示，分别为1,2,3，，，，；就这样，这样期望值就变成[1 2 3 4,,,,]这样的形式。这样就可以了

追问

太感谢你了，我试了一下，恩，好像还可以，可是为什么我的等级只有5级，即1,2,3,4，5。可是检验数据输出结果却有6.4625呢？
还有就是RBF里就不可以像bp里那样输出的数值是[0 1]之间的吗？有没有编码语言可以定义呢？
麻烦你了

追答

对于你的第一问：因为我对rbf神经网络不很熟，所以只是给点建议，你尝试多用几个扩展系数sc和均方误差err_goal ，即改变下他们的值，看看为什么值是误差较小；
比如sc=1，sc=2

对于你的第二问：我认为不行，还是那句话，rbf神经网络的输出层传递函数决定了他的输出值范围
（或许你可以试试把输出归一化）

追问

可是输出值归一化，只能对目标输出进行归一化，怎么对训练后的输出值进行归一化啊？

还有你看看我的图对吗

感觉好像哪里不对啊？谢谢啦，麻烦你了

追答

在matlab2010 即以上版本里，有个归一化函数mipminmax()；但这个是将值归一化到[-1,1]；
对于你的问题，你没必要也不用像bp 神经网络那样把输出归一化，你
提到的那个bp神经网络应用实例中，它的输出传递函数决定了输出值的取值范围，
所以它的输出自然而然就为[0.1];

而你这个rbf神经网络输出函数为purelin();他输出值大于一很正常；

再说了。对于归一化，不是像你这样弄得，归一化是先将训练数据（包括输入和输出，等）全部归一化，然后将归一化后的数据用于网络训练，最后将网络输出值反归一化，得到最终结果；

你上面那图本身没什么问题，它达到了预期要求的；

追问

非常感谢你，我知道RBF神经网络的输出值大于1是属于正常的，但是如果输出值不再在[0 1]，

我就没有办法确定等级了，你的意思是不是RBF输出函数决定了他的输出值不能像上图那样在[0 1]之间啊？

为我出的图和下图不一样啊，下图很平缓，而我的却突然下降了很多，是什么原因啊？谢谢你了，回头给你加10分，万分感谢，

追答

“你的意思是不是RBF输出函数决定了他的输出值不能像上图那样在[0 1]之间啊？”
对于这句话：你的输出值该为多少就是多少，比如你用来训练时 期望输出都在[0,1] 之间，那么如果网络训练成功了，对于新输入样本，其输出值也在[0,1] 之间；

你说两幅图 看起来不一样，这是正常的，因为网络的初始权值是随机的，所以网络起始收敛点不一样，经过的迭代次数及迭代曲面的路径也就不一样，但只要最后收敛了，达到了期望指标，都无所谓的。对结果没什么大的影响，只有细微的差别，在一定精度范围内是可以忽略的

追问

你好，我知道了想我这样的问题应该用RBF神经网络里的概率神经网络，《基于MATLAB的RBF神经网络在分类中的应用》（2）故障诊断那和我的差不多，但是我没弄出来，弄了几次都错了，你能不能帮我看看那个编码是怎么写出来的啊，因为我对matlab也不太懂，麻烦你了，谢谢啦，马上就要交论文了，麻烦你帮帮我！