RBF、GRNN 和 PNN 神经网络在Matlab中的用法

RBLT

于 2018-08-09 08:37:00 发布

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本文介绍了RBF、GRNN和PNN神经网络在Matlab中的实现步骤，包括网络创建、训练、仿真测试以及性能评估。通过示例展示了如何使用newrbe()创建RBF网络，newgrnn()创建GRNN网络，newpnn()创建PNN网络，并分别对数据进行预测，评估预测效果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

RBF、GRNN 和 PNN 神经网络在Matlab中的用法

一、RBF神经网络

RBF神经网络概述
- 径向基函数神经网络
- 与 BP 神经网络的区别在于训练过程——其参数初始化具有一定方法，并非随机，隐含层的末尾使用了径向基函数，它的输出经过加权和得到 LW2.1

这里写图片描述

RBF神经网络重点函数介绍
- newrbe()——

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