基于RBF神经网络的非线性函数曲线拟合MATLAB系统

资 源 简 介

本项目利用径向基函数（RBF）神经网络，通过学习样本数据自动构建模型，实现对未知非线性函数的高精度曲线拟合。系统支持拟合结果的可视化展示，适用于工程和科研中的非线性建模任务。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的非线性函数曲线拟合系统

项目介绍

本项目实现了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的非线性函数曲线拟合系统。系统能够通过学习给定的样本数据点，自动构建RBF神经网络模型，生成连续平滑的拟合曲线。该系统适用于未知非线性函数y=f(x)的逼近问题，为科学计算、数据分析等领域提供了一种有效的函数拟合工具。

功能特性

• 智能建模：采用RBF神经网络架构，自动学习样本数据特征
• 中心点优化：集成K-means聚类算法进行径向基函数中心点选择
• 参数优化：使用最小二乘法进行网络权重参数优化
• 可视化展示：提供原始数据点与拟合曲线的对比可视化
• 性能评估：输出均方误差（MSE）、决定系数（R²）等精度指标
• 预测功能：支持对测试数据的y值预测输出

使用方法

数据输入

1. 训练样本：准备N×2矩阵形式的数据集，第一列为输入x，第二列为输出y
2. 测试数据：提供需要预测的x值序列（向量形式）
3. 参数配置：设置隐含层节点数、径向基函数宽度等网络参数

运行流程

1. 加载训练数据集和测试数据
2. 配置RBF神经网络参数
3. 执行网络训练过程
4. 查看拟合曲线可视化结果
5. 获取预测结果和性能评估指标

输出结果

• 拟合曲线对比图（原始数据点vs拟合曲线）
• 测试数据的预测y值输出
• 模型性能指标（MSE、R²）
• 训练后的网络参数（中心点坐标、权重值等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要的工具箱：神经网络工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据预处理、RBF神经网络初始化、模型训练过程、拟合结果预测以及性能评估等完整流程。该文件实现了从数据输入到结果输出的全链路处理，用户可通过调整参数配置灵活控制拟合效果，并获取详细的拟合精度分析报告。