RBF、GRNN 和 PNN 神经网络在Matlab中的用法

最新推荐文章于 2024-05-18 17:41:30 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。

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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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PNN神经网络概述及Matlab实现
git_database727的博客
09-20 1290
PNN神经网络的训练过程主要包括模式层和输出层的训练。模式层的训练是通过计算每个训练样本与其对应神经元之间的距离，并更新模式层权重，使得距离较小的训练样本对应的神经元权重增加。输出层（Output Layer）：输出层中的每个神经元代表一个类别，通过计算胜者神经元与每个类别之间的概率密度函数，将概率密度函数的值作为最终的分类结果。输出层（Output Layer）：输出层中的每个神经元代表一个类别，通过计算胜者神经元与每个类别之间的概率密度函数，将概率密度函数的值作为最终的分类结果。
PNN神经网络简介及Matlab实现
学习使你进步。
06-21 818
在PNN神经网络中，每一个输入向量被看做是从某一个类中独立随机地抽取的，因此每一个输入向量都有一个对应的概率密度函数。需要注意的是，PNN神经网络需要大量的样本数据来进行训练，以保证分类效果。同时，在实际应用中，还需要对输入向量进行适当的特征提取和归一化，以提高分类效果。在上述代码中，首先生成了两个类别的样本数据，其中一个类别被标记为1，另一个类别被标记为0。总之，PNN神经网络是一种简单、有效的分类算法，其在模式识别等方向具有广泛的应用前景。函数创建PNN神经网络，并用。函数预测新的样本类别。
pnn神经网络分类matlab代码
09-06
该资源为matlab实现的pnn神经网络分类器代码。pnn概率神经网络主要用于模式分类。代码直接运行即可，得到训练集测试集的分类图像，输出测试集的分类正确率结果。数据是excel格式，可以套自己的数据，上手简单。
GRNN（广义回归神经网络）-RBF的一种
最新发布
sky_ying的博客
05-18 661
个人感觉GRNN就是计算测试样本和训练样本之间的相似度，所有的现有数据都会对预测起作用，是另一种形式的归一化，但是这种方法应该更适合小样本，或者写好了优化算法的。其中一个节点输出S_D为模式层输出的算术和，其余节点输出S_Ni均为模式层输出的加权和，具体的计算公式如下，其中ω_ij为加权系数，即第i个输入对应的输出。注意：平滑因子对网络性能影响较大，需要使用优化算法优化。其中x_i为训练样本，x_j为学习样本，σ为平滑因子，GRNN网路结构如图所示，包括四层：输入层、节点数为输出样本数+1,
第二节：RBF、GRNN、PNN神经网络
lusics的博客
03-02 2457
1、RBF 输入层、隐含层、输出层 >> doc newrbe Radial Basis Neural Networks newrbe Syntax net = newrbe(P,T,spread) 2、GRNN (广义回归神经网络) PNN（概率神经网络） 竞争层 重点函数解读： • newrbe – Design exact ...
Matlab 实现RBF、GRNN和PNN神经网络仿真项目源码及资料
10-27
在本项目中，我们主要探讨的是使用Matlab进行三种类型的神经网络——径向基函数网络（RBF）、广义回归神经网络（GRNN）和概率神经网络（PNN）的仿真。这三种网络都是人工神经网络（ANN）的变种，它们在模式识别、...
基于Matlab实现RBF、GRNN和PNN神经网络仿真（程序+数据）.rar
03-23
1、资源内容：基于Matlab实现RBF、GRNN和PNN神经网络仿真（程序+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7...
基于Matlab实现RBF、GRNN和PNN神经网络仿真（源码+数据）.rar
06-27
1、资源内容：基于Matlab实现RBF、GRNN和PNN神经网络仿真（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源...
matlab神经网络和优化算法：9 RBF、GRNN和PNN神经网络案例参考程序.zip
08-30
总结起来，这个压缩包是MATLAB神经网络和优化算法学习的重要资源，它通过实际案例展示了RBF、GRNN和PNN网络的运用，以及如何在MATLAB环境中有效地训练和优化这些网络。通过深入研究这些案例，你将能够更好地理解神经...
matlab神经网络和优化算法：RBF、GRNN和PNN神经网络案例参考程序.zip
08-20
在MATLAB中，神经网络是一种强大的工具，常用于复杂数据建模、预测和分类任务。...通过深入研究和实践这些例子，你将能够熟练地应用RBF、GRNN和PNN神经网络解决实际问题，并提升你在AI领域的专业技能。
概率神经网络分类matlab代码
02-26
使用概率神经网络对三类样本进行分类的matlab代码
ELM与BP、RBF、PNN、GRNN比较_极限学习机_RBF_ELM和RBF_ELM
09-10
这是一份能够运行得通的代码，请放心下载，极限学习机与其他算法比较。
第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络
Hubert的博客
11-06 3737
1 RBF神经网络 VS BP神经网络 径向基（radial basis functions，RBF）函数网络是以径向基函数为激活函数的人工神经网络，是一种线性组合。 RBF函数： RBF和BP同一个数据进行实验对比： %% I. 清空环境变量 clear all clc %% II. 训练集/测试集产生 %% % 1. 导入数据 load spectra_data.mat %% % 2...
精确径向基(matlab工具箱)
vili_sky的博客
04-03 3015
原文地址：精确径向基(matlab工具箱)作者：神经网络之家 作者：梁小h   日期:2015-10-26 09:30:47.0           神经网络之家发布的___神经网络教学视频___>        精确径向基神经网络在matlab中使用newrbe建立。这里小编不得不说，newrbe实际是newrb(径向基)神经网络的 特殊情况，newrbe的结构与newrb完全一样，只不过隐
matlab中newpnn函数,基于Matlab的概率神经网络的实现及应用.pdf
weixin_42471237的博客
03-18 1149
基于Matlab的概率神经网络的实现及应用计 算 机 与 现 代 化2011年第 11期 JISUANJIYUXIANDA】HUA 总第 195期文章编号：1006-2475(2011)11-0047-04基于Matlab的概率神经网络的实现及应用苏 亮，宋绪丁(长安大学工程机械学院，陕西 西安 710064)摘要：介绍概率...
深度学习之 RBF神经网络
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fenglepeng的博客
05-11 2万+
RBF神经网络通常只有三层，即输入层、中间层和输出层。其中中间层主要计算输入x和样本矢量c（记忆样本）之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值，输出层对其做一个线性的组合。 径向基函数： RBF神经网络的训练可以分为两个阶段： 第一阶段为无监督学习，从样本数据中选择记忆样本/中心点；可以使用聚类算法，也可以选择随机给定的方式。 第二阶段为监督学习，主要计算样本经过RBF转换后，和输出之间的关系/权重；可以使用BP算法计算、也可以使用简单的数学公式计算。 .
有导师学习神经网络的分类(matlab实现)
配电网和matlab的博客
06-15 2318
利用花瓣长度和花瓣宽度单独建立的GRNN 模型(模型编号分别为8和10)性能较好，正确率分别达93.3%和76.7%与之对应的PNN模型结果亦呈现类似的规律，这表明萼片长度和萼片宽度与鸢尾花类别的相关性较小，而花瓣长度和花瓣宽度与鸢尾花类别的相关性较大，该结论与图3中呈现的规律一致。与GRNN不同的是，PNN的输出层采用竞争输出代替线性输出，各神经元只依据Parzen方法来求和估计各类的概率，从而竞争输入模式的响应机会，最后仅有一个神经元竞争获胜，这样获胜神经元即表示对输入模式的分类。
用 Matlab 实现 GRNN 神经网络
与其临渊羡鱼,不如退而结网
07-26 549
首先，我们需要准备一个用于训练和测试的数据集。在本文中，我们将使用 Matlab 自带的鸢尾花数据集作为示例。需要注意的是，在实际应用中，我们要根据具体问题和数据集选择不同的机器学习算法和参数设置。使用 train 函数对模型进行训练，train 函数将自动将数据集分成训练集和测试集，并返回训练误差。其中，meas 和 species 分别为鸢尾花数据集的特征值和目标变量。其中，tr 包含训练误差和测试误差两个字段，分别表示训练集和测试集的误差。其中，x 和 t 分别为数据集中的输入和输出。
rbf神经网络_学习笔记_matlab doc注解
小钱钱的博客
08-25 4838
今天学习了rbf神经网络。 但由于课上讲的内容十分有限，我对于rbf的原理有些模糊，因此在网上找了一些参考资料。 先贴两篇个人觉得有助于理解的博文 https://blog.youkuaiyun.com/weiwei9363/article/details/72808496#commentsedit https://blog.youkuaiyun.com/ecnu18918079120/article/detai...
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