rbf神经网络用于分类的matlab程序，修改数值就可适用

资 源 简 介

rbf神经网络用于分类的matlab程序，修改数值就可适用

详 情 说 明

RBF神经网络（径向基函数神经网络）是一种常用于模式分类和函数逼近的人工神经网络模型。其核心思想是利用径向基函数作为隐含层节点的激活函数，通过非线性变换将输入数据映射到高维空间，从而实现复杂的分类任务。

在Matlab中实现RBF神经网络分类通常涉及以下步骤：首先需要准备训练数据集和测试数据集，对数据进行归一化处理以提高网络收敛性。然后通过newrb或newrbe函数创建RBF网络，这两个函数的区别在于前者自动确定隐含层节点数，后者需手动指定。

网络的关键参数包括径向基函数的扩展速度（spread）和隐含层神经元数量。较大的spread值会导致平滑的决策边界，而较小的值可能产生过拟合。修改这些数值可适配不同分类场景，例如调整spread参数可改变分类器的灵敏度。

训练完成后，使用sim函数进行预测，通过混淆矩阵或分类准确率评估性能。对于多分类问题，建议采用"一对多"策略，即对每个类别训练单独的RBF网络。

该方法的优势在于训练速度快（相比BP网络）且能逼近任意非线性函数，但需注意spread值的选取会显著影响泛化能力。实际应用中可通过交叉验证确定最优参数组合。