基于径向基函数神经网络进行非线性系统识别（附带MATLAB代码）

基于径向基函数神经网络进行非线性系统识别（附带MATLAB代码）

介绍
非线性系统识别是一项重要的任务，它在许多领域中都具有广泛的应用，如控制系统、模式识别和信号处理等。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络是一种常用的方法，用于建立非线性系统的模型并进行识别。本文将详细介绍基于RBF神经网络的非线性系统识别方法，并提供MATLAB代码示例。

RBF神经网络原理
RBF神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层中的神经元使用径向基函数作为激活函数，而输出层中的神经元通常使用线性激活函数。RBF神经网络的训练过程包括确定隐藏层神经元的中心和宽度，并通过最小化误差函数来优化网络参数。

MATLAB代码示例
以下是基于RBF神经网络进行非线性系统识别的MATLAB代码示例：

% 生成训练数据
t = 0:0.1:10;
x =