用matlab神经网络工具箱构建RBF神经网络，跪求源程序！
希望对您有用clc clear close all %--------------------------------------------------- % 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本 P1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2]; T1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)]; P2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2]; T2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)]; %--------------------------------------------------- % 归一化 [PN1,minp,maxp] = premnmx(P1); PN2 = tramnmx(P2,minp,maxp); %--------------------------------------------------- % 训练 switch 2 case 1 % 神经元数是训练样本个数 spread = 1; % 此值越大,覆盖的函数值就大(默认为1) net = newrbe(PN1,T1,spread); case 2 % 神经元数逐步增加,最多就是训练样本个数 goal = 1e-4; % 训练误差的平方和(默认为0) spread = 1; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1) MN = size(PN1,2); % 最大神经元数(默认为训练样本个数) DF = 1; % 显示间隔(默认为25) net = newrb(PN1,T1,goal,spread,MN,DF); case 3 spread = 1; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1) net = newgrnn(PN1,T1,spread); end %--------------------------------------------------- % 测试 Y1 = sim(net,PN1); % 训练样本实际输出 Y2 = sim(net,PN2); % 测试样本实际输出 Y1 = full(compet(Y1)); % 竞争输出 Y2 = full(compet(Y2)); %--------------------------------------------------- % 结果统计 Result = ~sum(abs(T1-Y1)) % 正确分类显示为1 Percent1 = sum(Result)/length(Result) % 训练样本正确分类率 Result = ~sum(abs(T2-Y2)) % 正确分类显示为1 Percent2 = sum(Result)/length(Result) % 测试样本正确分类率
类似下面程序，但是是用rbf神经网络的matlab的源程序是什么啊？
您好：
clc
clear all
close all
%---------------------------------------------------
% 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本
n1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
x1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];
n2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
x2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)]
xn_train = n1; % 训练样本
dn_train = x1; % 训练目标
xn_test = n2; % 测试样本
dn_test = x2; % 测试目标
%---------------------------------------------------
% 训练与测试
switch 3
case 1
% 神经元数是训练样本个数
P = xn_train;
T = dn_train;
spread = 40; % 此值越大,覆盖的函数值就大(默认为1)
net = newrbe(P,T,spread);
case 2
% 神经元数逐步增加,最多就是训练样本个数
P = xn_train;
T = dn_train;
goal = 1e-8; % 训练误差的平方和(默认为0)
spread = 40; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1)
MN = size(xn_train,2); % 最大神经元数(默认为训练样本个数)
DF = 1; % 显示间隔(默认为25)
net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF);
case 3
P = xn_train;
T = dn_train;
spread = 0.5; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1)
net = newgrnn(P,T,spread);
end
X = sim(net,xn_test); % 测试 - 输出为预测值
X = full(compet(X)) % 竞争输出
%---------------------------------------------------
% 结果统计
Result = ~sum(abs(X-x2)) % 正确分类显示为1
Percent = sum(Result)/length(Result) % 正确分类率
