使用Matlab实现的RBF神经网络信任值计算

最新推荐文章于 2025-11-27 21:04:18 发布

后端架构魔术师

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文章标签： matlab 神经网络机器学习

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本文介绍了如何使用Matlab基于RBF神经网络计算数据的信任值。通过使用UCI的Iris数据集，将数据分为训练集和测试集，定义3个径向基函数的RBF网络结构进行训练。训练后，计算测试集样本的信任值，并用平均准确率评估性能。

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_ind);

然后，我们可以定义RBF神经网络的结构。这里我们使用3个径向基函数，每个径向基函数对应一个输出节点。代码如下：

hidden_neurons = 3; 
net = newrb(X_train

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