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RBF神经网络用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序-NeuralNetwork_RBF.rar
陆振波的的RBF神经网络用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序 ,附有详细的说明。个人觉得不错,上传到论坛,给大家看看。
陆振波的的RBF神经网络用于函数拟合与模式识别的Matlab示例程序 ,附有详细的说明。个人觉得不错,上传到论坛,给大家看看。

代码片段和文件信息
% RBF 神经网络用于模式分类
% 使用平台 - Matlab6.5
% 作者:陆振波,海军工程大学
% 欢迎同行来信交流与合作,更多文章与程序下载请访问我的个人主页
% 电子邮件:luzhenbo@yahoo.com.cn
% 个人主页:http://luzhenbo.88uu.com.cn
clc
clear
close all
%---------------------------------------------------
% 产生训练样本与测试样本,每一列为一个样本
P1 = [rand(35)rand(35)+1rand(35)+2];
T1 = [repmat([1;0;0]15)repmat([0;1;0]15)repmat([0;0;1]15)];
P2 = [rand(35)rand(35)+1rand(35)+2];
T2 = [repmat([1;0;0]15)repmat([0;1;0]15)repmat([0;0;1]15)];
%---------------------------------------------------
% 归一化
[PN1minpmaxp] = premnmx(P1);
PN2 = tramnmx(P2minpmaxp);
%---------------------------------------------------
% 训练
switch 2
case 1
% 神经元数是训练样本个数
spread = 1; % 此值越大覆盖的函数值就大(默认为1)
net = newrbe(PN1T1spread);
case 2
% 神经元数逐步增加最多就是训练样本个数
goal = 1e-4; % 训练误差的平方和(默认为0)
spread = 1; % 此值越大需要的神经元就越少(默认为1)
MN = size(PN12); % 最大神经元数(默认为训练样本个数)
DF = 1; % 显示间隔(默认为25)
net = newrb(PN1T1goalspreadMNDF);
case 3
spread = 1; % 此值越大需要的神经元就越少(默认为1)
net = newgrnn(PN1T1spread);
end
%---------------------------------------------------
% 测试
Y1 = sim(netPN1); % 训练样本实际输出
Y2 = sim(netPN2); % 测试样本实际输出
Y1 = full(compet(Y1)); % 竞争输出
Y2 = full(compet(Y2));
%---------------------------------------------------
% 结果统计
Result = ~sum(abs(T1-Y1)) % 正确分类显示为1
Percent1 = sum(Result)/length(Result) % 训练样本正确分类率
Result = ~sum(abs(T2-Y2)) % 正确分类显示为1
Percent2 = sum(Result)/length(Result) % 测试样本正确分类率
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 1950 2007-12-09 18:44 NeuralNetwork_RBF\NeuralNetwork_RBF_Regression.m
文件 1978 2007-12-09 18:44 NeuralNetwork_RBF\NeuralNetwork_RBF_Classification.m
目录 0 2007-12-09 18:43 NeuralNetwork_RBF
文件 398 2007-12-09 13:14 NeuralNetwork_RBF\RBF文件夹说明.txt
文件 3434 2008-05-15 08:26 使用帮助:新手必看.htm
文件 122 2008-05-14 18:20 Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url
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