径向基函数神经网络在matlab中的实现

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