设计精确的径向基网络 |
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newrbe 设计精确的径向基网络 语法net = newrbe(P,T,spread) 说明径向基网络可用于逼近函数。newrbe 能够非常快速地设计径向基网络,其设计向量上的误差为零。 net = newrbe(P,T,spread) 接受两个或三个参数, P由 Q 个 R 元素输入向量组成的 R×Q 矩阵 T由 Q 个 S 元素目标类向量组成的 S×Q 矩阵 spread径向基函数的散布(默认值 = 1.0)
并返回一个新的精确径向基网络。 spread 越大,函数逼近就越平滑。但过大的散布会导致数值问题。 示例在此处,在给定输入 P 和目标 T 的情况下设计一个径向基网络。 P = [1 2 3]; T = [2.0 4.1 5.9]; net = newrbe(P,T);针对新输入对该网络进行仿真。 P = 1.5; Y = sim(net,P) 算法newrbe 创建一个两层网络。第一层有 radbas 个神经元,用 dist 计算其加权输入,用 netprod 计算其净输入。第二层有 purelin 个神经元,用 dotprod 计算其加权输入,用 netsum 计算其净输入。两层都有偏置。 newrbe 将第一层权重设置为 P',第一层偏置全部设置为 0.8326/spread,从而导致径向基函数在 +/- spread 的加权输入处跨度为 0.5。 第二层权重 IW{2,1} 和偏置 b{2} 是通过仿真第一层输出 A{1} 然后求解以下线性表达式得到的: [W{2,1} b{2}] * [A{1}; ones] = T 版本历史记录在 R2006a 之前推出 另请参阅sim | newrb | newgrnn | newpnn |
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