求一个MATLAB构建RBF网络leslie模型matlab代码的代码

用matlab神经网络工具箱构建RBF神经网络,跪求源程序!_百度知道
用matlab神经网络工具箱构建RBF神经网络,跪求源程序!
你干什么用啊是模式分类?要是得话我有源码不过是用 matlab 工具箱写的要吗
谢谢你了!不是,用四元十字阵做被动声定位算法设计,现在是用matlab神经网络工具箱构建RBF神经网络然后仿真显示图形的哪个程序!
你自己参考参考啊clc clear allclose 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_ T = dn_ spread = 40;
% 此值越大,覆盖的函数值就大(默认为1) net = newrbe(P,T,spread);
% 神经元数逐步增加,最多就是训练样本个数 P = xn_ T = dn_ 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);
P = xn_ T = dn_ 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);
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
谢谢你呀!是用matlab神经网络工具箱编写的,但不是模式分类呀!
不用谢能用就好
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%---------------------------------------------------
% 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)];
%---------------------------------------------------
[PN1,minp,maxp] = premnmx(P1);
PN2 = tramnmx(P2,minp,maxp);
%---------------------------------------------------
% 神经元数是训练样本个数
spread = 1;
% 此值越大,覆盖的...
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发一个GA优化RBF-BP网络代码供坛友一起讨论
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我按照案例与有关论文拼凑一个GA优化RBF-BP网络的二个隐含层的代码。
由于是在单位电脑编写的所以是MATLAB7.0版本的有些函数旧了,新版不能用。新版额坛友若想用得更换一些函数。
概括来说先用GA优化网络的权值和阈值,其次利用第一隐层RBF逼近速度快,无局部极小值特点,将数据初步训练,然后作为BP网络的输入,由BP训练函数加强训练。
理论上预测结果要好于单纯的BP或RBF。
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这么多,是哪个啊?先收藏着,有时间再看.
谢谢楼主的分享
好东西,楼主慷慨
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