matlab:径向神经网络实现函数逼近

最新推荐文章于 2022-12-20 11:02:43 发布

秋刀鱼程序编程

最新推荐文章于 2022-12-20 11:02:43 发布

阅读量1.6k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习原理及应用文章标签： matlab 神经网络径向神经网络函数拟合

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51631044/article/details/124103650

机器学习原理及应用专栏收录该内容

22 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文介绍了如何使用Matlab的newrb函数进行径向神经网络的实现，探讨了函数逼近在实际应用中的重要性，并指出在使用过程中可能需要更多隐含层以提高拟合精度。

在实际应用中如何根据数据拟合是研究的重点。

这里提供函数newrb进行预测拟合函数样本点，而径向神经网络需要更多的隐含层来完成，所以在使用的过程中需要注意!

下面给出利用函数newrb实现函数逼近！

%% 径向基神经网络，实现函数逼近
%编写时间：2022.4.11
clc
clear 

%% 采集数据
x=0:0.1:2;         %神经网络输入值

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

秋刀鱼程序编程

关注关注

0
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

RBF神经网络原理和matlab实现

配电网和matlab的博客

07-30

5554

径向基函数(Radical Basis Function,RBF)是多维空间插值的传统技术,由Powell于1985年提出。1988年, Broomhead和 Lowe根据生物神经元具有局部响应这一特点,将 RBF引入神经网络设计中,产生了RBF神经网络。1989 年，Jackson论证了RBF 神经网络对非线性连续函数的一致逼近性能。

径向基函数神经网络对一已知函数逼近

06-01

径向基函数神经网络对一已知函数逼近

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

matlab: 径向基神经网络，实现函数逼近

05-07

利用newrd建立径向神经网络，实现函数的逼近，实现函数的拟合

基于BP神经网络的函数逼近方法及其MATLAB实现

08-20

基于BP神经网络的函数逼近方法及其MATLAB实现讲解与实例

径向基神经网络-matlab

baluopei9014的博客

11-24

997

　　结构简单、收敛速度款、能够逼近任意非线性函数的网络-径向基函数（Radial Basis Function，RBF）网络。　　1988年Broomhead和Love根据生物神经元具有局部响应的原理，将径向基函数引入神经网络中。　　径向基函数三层构成的前向网络：输入层，隐含层，输出层。　　本章还会介绍概率神经网络和广义回归网络，分别在模式分类和函数逼近上有着更为优越的表现。...

MATLAB神经网络实验-非线性逼近

这是我升级、打怪的人生之旅，欢迎大家来见证

12-20

1348

一、导入数据 filename = 'data'; [data] = xlsread(filename,'A2:B72'); p = data( :,1); t = data( :,2); %保存数据到matlab的工作路径里面 save p.mat; save t.mat; %赋值给输出p和输入t p=p'; t=t'; 年龄(天) 重量(mg) 15.00 21.66 15.00 22.75 15.00 22.30 18.00 31.25 860.00 246.7

西班牙语MATLAB教程：径向基函数神经网络在函数逼近中的应用

资源摘要信息:"径向基函数神经网络作为函数逼近器的介绍及应用教程，适用于学术研究和教育目的，采用MATLAB进行开发和演示。本教程深入浅出地介绍了径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络的基本原理及其...

matlab神经网络和优化算法：49 模糊神经网络在函数逼近中的应用.zip

08-31

在本资料中，我们将深入探讨如何利用MATLAB这一强大的数值计算工具来实现模糊神经网络，并应用于函数逼近。函数逼近是数学中一个基础且重要的概念，其目的是寻找一个合适的函数来近似另一个复杂或未知的函数。传统...

RBF神经网络算法：Matlab实现非线性函数逼近

本文档所提供的RBF神经网络函数逼近方法，是在MATLAB环境下实现的算法，用于逼近任意非线性函数。RBF网络作为一种强大的非线性逼近工具，其结构简单，训练过程快，泛化能力较强。RBF神经网络在数据处理和模式识别等...

matlab使用简单神经网络实现函数逼近

xudawu201的博客

05-17

1543

matlab使用简单神经网络实现函数逼近 clc clear Data = -3:0.01:3;%提供训练数据集共601个,取-3到+3之间的数，步进为0.01 xsize = size(Data);%获取数据总个数 datasize = xsize(2); Value = zeros(1,datasize);%初始化x=sin(x)的y值 for i = 1:datasize %获得y=sin(x)的y值 Value(i) = sin(Data(i)); end hidesize = 1

径向基神经网络及MATLAB实现

热门推荐

yi_tech_blog的博客

04-28

1万+

应用背景：我们知道，在使用BP神经网络时，由于其采用负梯度下降法对权值进行调节而具有收敛速度慢和容易陷入局部最小值等缺点，为了克服这些缺点，人们提出了径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）。

Matlab中用RBF网络逼近非线性函数-RBF网络用于函数逼近.rar

08-13

Matlab中用RBF网络逼近非线性函数-RBF网络用于函数逼近.rar 这是一个用RBF网络逼近非线性函数的实例，希望对大家有所帮助。所含文件： 20090630152009375.jpg 结果： 20090630151956218.jpg

径向基函数网络matlab程序

04-21

径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也就是Φ（x）=Φ(‖x‖),或者还可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点，也就是Φ（x，c）=Φ(‖x-c‖)。任意一个满足Φ（x）=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向基函数，标准的一般使用欧氏距离（也叫做欧式径向基函数），尽管其他距离函数也是可以的。在神经网络结构中，可以作为全连接层和ReLU层的主要函数。

基于matlab的函数逼近.doc

08-04

基于MATLAB仿真软件，给出了一个基于模糊系统的函数逼近实例，可以根据该实例，完成相应的函数逼近仿真

MATLAB径向基函数神经网络

05-03

径向基函数神经网络进行异或分类，首先在4个象限随机生训练数据，然后进行FCM聚类，取4个隐层神经元代表分成4类，最后通过伪逆求出输出层神经元权重，输出通过0和1区分

matlab径向基(神经网络)使用Demo

dbat

10-27

6437

newrb----matlab神经网络工具箱使用教学首先献上一个自己编写能跑得过的demo（2012实测能跑过）： x1 = 1:0.2:10; x2 = -5:0.2:4; X = [x1;x2]; %注意中间是分号 Y = sin (X(1,:))+X(2,:); net = newrb(X, Y, 0, 2) %以X，Y建立径向基网络，目...

元认知神经网络与在线序贯学习（Matlab代码实现）

weixin_66436111的博客

12-20

541

1]何儒汉,熊捷繁,熊明福.基于背景自适应学习的行人重识别算法研究[J/OL].计算机工程与应用:1-10[2022-12-20].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.tp.20211202.1026.002.html。文章包含用于实现自适应识别和控制的在线顺序学习算法、元认知神经网络和前馈神经网络的代码。这些方法也用于解决分类和时间序列预测问题。

matlab 有理逼近,BP神经网络函数逼近

weixin_31486383的博客

03-20

605

模糊神经网络函数逼近====比较简单，直接贴出来就好% 利用BP网络实现函数逼近clear% NEWFF--生成一个新的前向神经网络%TRAIN---对BP网络进行训练% SIM----对BP网络进行仿真clc%定义训练样本矢量%P为输入矢量P=[-1:0.05:1];%T为目标矢量T= sin(2*pi*P)+3*cos(2*pi*P);%对训练数据进行归一化处理[Pn,minp,maxp,Tn...

径向基函数（RBF Radial Basis Function）神经网络

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

02-25

6007

径向基函数（RBF Radial Basis Function）神经网络是由J.Moody和C.Darken在20世纪80年代末提出的一种神经网络，它是具有单隐层的三层前馈网络。由于它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接受域（或称感受野-Receptive Field）的神经网络结构，因此，RBF网络使一种局部逼近网络，已证明它能以任意精度逼近任意连续函数。 %RBF神经网络逼近程序（非使用MATLAB工具箱），可显示网络的权值和阈值及误差 clear all; close all; xite=0.