径向基函数神经网络在matlab中的实现

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本文详细介绍了如何在MATLAB环境中搭建径向基函数神经网络,包括数据准备、网络构建、模型测试及评估。通过加载iris数据集进行训练和测试,展示了如何使用newrb函数创建网络,并计算分类准确率,为理解和应用此类神经网络提供了清晰的步骤和源代码示例。

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径向基函数神经网络在matlab中的实现

径向基函数神经网络是一种常见的神经网络模型,它使用基函数的径向距离作为输入,可以用于分类和回归任务。本文将介绍如何在matlab中实现径向基函数神经网络,并提供相应的源代码。

一、准备工作

在开始实现之前,需要先安装matlab环境并导入数据集。在本文中,我们将使用iris数据集进行实验。可以通过以下命令导入数据集:

load iris
x = iris(:,1:4)‘;
t = ind2vec(iris(:,5)’)';

其中,load iris命令将读取iris.mat文件中的数据,将其存储在名为iris的变量中。然后,我们使用x和t来保存输入和输出。其中,x是一个4维数组,包含了输入特征,t是一个3维数组,包含了3个类别的标签,每个标签由一个1和两个0组成。

二、建立神经网络模型

在matlab中,可以使用newrb函数来建立径向基函数神经网络。这个函数的基本调用语法如下:

net = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)

其中,P是输入数据集,T是输出数据集,GOAL是目标误差,SPREAD是基函数宽度,MN是最小计算次数,DF是误差函数。

在本文中,我们将采用默认的误差函数和最小计算次数。基函数宽度是一个很重要的参数,需要根据具体问题进行调整。在本文中,我们将设置为0.1。

因此,我们可以使用以下代码来建立径向基函数神经网络:

net = newrb(x,t,0.0,0.1,100,1);

这条命令将创建一个新的径向基函数神经网络,并使用iris数据集进行训练。其中,目标误差被

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