matlab 神经网络 RBF

matlab 神经网络 RBF,第1张

你给的代码不全啊,A哪跑出来的?。。。。。看过你的程序了,归一化以后的数值是保存在pn与tn里,所以你建立网络时,训练的应该是nerwb(pn,tn)而不是date与t1,如果不懂,你可以把程序分段运行,看他数值的变化

clc;

clearall;

closeall;

%%----BuildatrainingsetofasimilarversionofXOR

c_1=[00];

c_2=[11];

c_3=[01];

c_4=[10];

n_L1=20;%numberoflabel1

n_L2=20;%numberoflabel2

A=zeros(n_L12,3);

A(:,3)=1;

B=zeros(n_L22,3);

B(:,3)=0;

%createrandompoints

fori=1:n_L1

A(i,1:2)=c_1+rand(1,2)/2;

A(i+n_L1,1:2)=c_2+rand(1,2)/2;

end

fori=1:n_L2

B(i,1:2)=c_3+rand(1,2)/2;

B(i+n_L2,1:2)=c_4+rand(1,2)/2;

end

%showpoints

scatter(A(:,1),A(:,2),[],'r');

holdon

scatter(B(:,1),B(:,2),[],'g');

X=[A;B];

data=X(:,1:2);

label=X(:,3);

%%Usingkmeanstofindcintervector

n_center_vec=10;

rng(1);

[idx,C]=kmeans(data,n_center_vec);

holdon

scatter(C(:,1),C(:,2),'b','LineWidth',2);

%%Calulatesigma

n_data=size(X,1);

%calculateK

K=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

K(i)=numel(find(idx==i));

end

%UsingknnsearchtofindKnearestneighborpointsforeachcentervector

%thencalucatesigma

sigma=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

[n,d]=knnsearch(data,C(i,:),'k',K(i));

L2=(bsxfun(@minus,data(n,:),C(i,:))^2);

L2=sum(L2(:));

sigma(i)=sqrt(1/K(i)L2);

end

%%Calutateweights

%kernelmatrix

k_mat=zeros(n_data,n_center_vec);

fori=1:n_center_vec

r=bsxfun(@minus,data,C(i,:))^2;

r=sum(r,2);

k_mat(:,i)=exp((-r^2)/(2sigma(i)^2));

end

W=pinv(k_mat'k_mat)k_mat'label;

y=k_matW;

%y(y>=05)=1;

%y(y<05)=0;

%%trainingfunctionandpredictfunction

[W1,sigma1,C1]=RBF_training(data,label,10);

y1=RBF_predict(data,W,sigma,C1);

[W2,sigma2,C2]=lazyRBF_training(data,label,2);

y2=RBF_predict(data,W2,sigma2,C2);

扩展资料

matlab的特点

1、具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;

2、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;

3、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具。

—MATLAB

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原文地址: http://outofmemory.cn/zaji/12177957.html

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