1、广义RBF

P=:.:;

rand('state',pi); %指定状态，产生相同的随机数

T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声

plot(P,T,'o')

% net=newrb(P,T); %广义RBF

net=newrb(P,T,,);

test=:.:;

out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值

figure();%创建一个名为1的新窗口

hold on;plot(test,out,'b-');

legend('输入的数据','拟合的函数');

2、(正则化RBF)

% example7_2.m

tic

P=-:.:;

rand('state',pi);

T=P.^+rand(,length(P)); % 在二次函数中加入噪声

net=newrbe(P,T,); % 建立严格的径向基函数网络(正则化RBF)

test=-:.:;

out=sim(net,test); % 仿真测试

toc

figure();

plot(P,T,'o');

hold on;

plot(test,out,'b-');

legend('输入的数据','拟合的函数');

3、概率神经网络处理分类

径向基网络(RBF network)

来源:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/13297881 1.径向基函数 径向基函数(Radical Basis Function,RBF)方法 ...

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