神经网络工具箱如何调用RBF步骤

❶ 求救！在线等啊！5个输入自变量，1个输出变量，怎么用RBF神经网络模型预测

既然用matlab的话rbf神经网络不需要自己写代码,matlab有提供的RBF工具箱.
训练命令主要有两个,一个是固定隐含层节点数的指令newrbe,一个是变隐含层节点数的指令newrb.预测输出指令和其他神经网络一样,是sim.
常用指令输出格式是net = newrbe(P,T,spread);net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF); X = sim(net,xn_test).参数具体格式参看help newrbe;help newrb以及help sim,参数物理意义参看相关理论,不再赘述了.
因为一般不存在局部最小问题,所以不需要使用结构体编辑指令设置初值,如果需要中间过程的原始数据,可以在训练结构体中找到(即为net参数,存储格式为结构体),结构体内部数据的物理意义,参看help help关于rbf神经网络结构体的介绍.

❷ 怎样使用matlab的神经网络工具箱建立rbf神经网络

Flyme5加入全新应用「工具箱」,内置种等实用工具 *进入 工具箱-->设置,用工具放桌面,更便使用

❸ MATLAB工具箱里的RBF神经网络newrb是什么算法

newrb设计了径向基网络，抄调用格式袭：
net = newrb
[net,tr] = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)

P-Q组输入向量组成的R×Q维矩阵；
T-Q组目标分类向量组成的S×Q维矩阵；
goal-均方误差,默认值为0；
spread-径向基函数的扩展速度,默认值为1；
MN-神经元的最大数目,默认是Q
DF-两次显示之间所添加的神经元数目,默认值为25；
net-返回值，一个径向基网络；
tr-返回值，训练纪录。

该函数设计的径向基网络net可用于函数逼近。径向基函数的扩展速度spread越大，函数的拟合就越平滑。但是，过大的spread意味着需要非常多的神经元以适应函数的快速变化。如果spread设定过小，则意味着需要许多神经元来适应函数的缓慢变化，这样一来，设计的网络性能就不会很好。

❹ MATLAB神经网络工具箱

对 应该转置一下，NN工具箱里默认每个数据都是列向量

❺ rbf神经网络算法是什么

RBF神经网络算法是由三层结构组成，输入层至隐层为非线性的空间变换，一般选用径向基函数的高斯函数进行运算；从隐层至输出层为线性空间变换，即矩阵与矩阵之间的变换。

RBF神经网络进行数据运算时需要确认聚类中心点的位置及隐层至输出层的权重。通常，选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行训练得出聚类中心矩阵和权重矩阵。

一般情况下，最小正交二乘法聚类中心点的位置是给定的，因此比较适合分布相对规律的数据。而K-means聚类算法则会自主选取聚类中心，进行无监督分类学习，从而完成空间映射关系。

RBF网络特点

RBF网络能够逼近任意非线性的函数(因为使用的是一个局部的激活函数。在中心点附近有最大的反应；越接近中心点则反应最大，远离反应成指数递减；就相当于每个神经元都对应不同的感知域)。

可以处理系统内难以解析的规律性，具有很好的泛化能力，并且具有较快的学习速度。

有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。

当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢，比如BP网络。