使用Matlab实现的RBF神经网络信任值计算

使用Matlab实现的RBF神经网络信任值计算

在实际应用中，我们需要对数据的可靠性进行评估。RBF（径向基函数）神经网络是一种常用的模型，可以用来计算数据的信任值。本文将介绍如何使用Matlab来实现基于RBF神经网络的信任值计算，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备好数据集。这里我们使用UCI的Iris数据集作为样例数据。该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征和一个类别标签。代码如下：

data = readtable('iris.data'); 
X = table2array(data(:,1:4))'; % 提取特征 
Y = zeros(3,150); 
for i=1:150 % one-hot编码标签 
    Y(data{i,5},i) = 1; 
end 

接着，我们需要将数据集分为训练集和测试集。这里我们随机选取100个样本作为训练集，剩余50个样本作为测试集。代码如下：

rand_ind = randperm(150); 
train_ind = rand_ind(1:100); 
test_ind = rand_ind(101:end); 
X_train = X(:,train_ind); 
Y_train = Y(:,train_ind); 
X_test = X(:,test_ind); 
Y_test = Y(:,test_