1、广义RBF
P=1:.5:10; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(2*P)+rand(1,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,0,5); test=1:.2:10; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure(1);%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数据','拟合的函数');
2、(正则化RBF)
% example7_2.m tic P=-2:.2:2; rand('state',pi); T=P.^2+rand(1,length(P)); % 在二次函数中加入噪声 net=newrbe(P,T,3); % 建立严格的径向基函数网络(正则化RBF) test=-2:.1:2; out=sim(net,test); % 仿真测试 toc figure(1); plot(P,T,'o'); hold on; plot(test,out,'b-'); legend('输入的数据','拟合的函数');
3、概率神经网络处理分类