❶ matlab中用RBF神经网络做预测的代码怎么写
^clc;
clearall;
closeall;
%%----
c_1=[00];
c_2=[11];
c_3=[01];
c_4=[10];
n_L1=20;%numberoflabel1
n_L2=20;%numberoflabel2
A=zeros(n_L1*2,3);
A(:,3)=1;
B=zeros(n_L2*2,3);
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
%
%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)/(2*sigma(i)^2));
end
W=pinv(k_mat'*k_mat)*k_mat'*label;
y=k_mat*W;
%y(y>=0.5)=1;
%y(y<0.5)=0;
%%
[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);
(1)rbf神经网络毕业设计扩展阅读
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。
❷ 毕设临近，哪位大神会用matlab编写RBF神经网络的代码
那篇《基于RBF神经网络的校园网络流量预测研究》里的数据看不到，请把数据贴出来便于分析编写其代码。
❸ Rbf神经网络原理
rbf神经网络即径向基函数神经网络（Radical Basis Function）。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型。
❹ matlab程序代码 RBF神经网络车牌识别
车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。
❺ RBF神经网络和BP神经网络有什么区别
1.RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP网络的结构要比RBF 网络简单。
2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要求为止。但是在训练样本增多时, RBF 网络的隐层神经元数远远高于前者, 使得RBF 网络的复杂度大增加, 结构过于庞大, 从而运算量也有所增加。
3. RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
4. 他们的结构是完全不一样的。BP是通过不断的调整神经元的权值来逼近最小误差的。其方法一般是梯度下降。RBF是一种前馈型的神经网络，也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的，的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样，高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。
5. bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。
❻ 用c语言编写RBF神经网络程序
RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并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。
简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。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。BP网络就是一个典型的例子。
如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等。
附件是RBF神经网络的C++源码。
❼ 训练好的RBF径向基神经网络这么查看相关参数，例如训练时间，epochs，MSE
newrb()可以用来设计一个近似径向基网络，用newrb()创建RBF网络是一个不断尝试的过程，在创建过程中，需要不断增加中间神经元的个数，直到网络的输出误差满足预先设定的值为止。和newrb()，newrbe()用于创建一个严格的径向基网络，它能够基于设计向量快速地、无误差地设计一个径向基网络。这就是两个函数运行时间相差很大的原因。
❽ rbf神经网络和bp神经网络有什么区别
bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。