MATLAB——径向基网络拟合曲线和分类

1、广义RBF


P=1:.5:10;
rand('state',pi);  %指定状态，产生相同的随机数
T=sin(2*P)+rand(1,length(P));                  % 给正弦函数加噪声
plot(P,T,'o')
% net=newrb(P,T);    %广义RBF
net=newrb(P,T,0,5);
test=1:.2:10;
out=sim(net,test);                            % 对新的输入值test计算相对应的函数值
figure(1);%创建一个名为1的新窗口
hold on;plot(test,out,'b-');
legend('输入的数据','拟合的函数');

 2、（正则化RBF）

% example7_2.m
tic
P=-2:.2:2;
rand('state',pi);
T=P.^2+rand(1,length(P));    % 在二次函数中加入噪声
net=newrbe(P,T,3);            % 建立严格的径向基函数网络（正则化RBF）
test=-2:.1:2;
out=sim(net,test);            % 仿真测试
toc
figure(1);
plot(P,T,'o');
hold on;
plot(test,out,'b-');
legend('输入的数据','拟合的函数');

 3、概率神经网络处理分类