RBF、GRNN 和 PNN 神经网络在Matlab中的用法

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。

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RBF、GRNN 和 PNN 神经网络在Matlab中的用法

一、RBF神经网络

  1. 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 LW2.1LW2.1

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  1. RBF神经网络重点函数介绍

    • newrbe()——
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