MATLAB多场景RBF神经网络工具箱

资 源 简 介

本项目提供七种RBF神经网络源码，包括标准、自适应、正则化等结构，支持回归预测、模式识别及非线性系统建模。用户可通过模块化接口快速调用不同网络，适用于科研与工程场景。

详 情 说 明

面向多场景的RBF神经网络源码集合与实现平台

项目介绍

本项目是一个功能全面的RBF（径向基函数）神经网络实现平台，汇集了七种不同结构的RBF神经网络变体。这些网络结构包括标准RBF、自适应RBF、正则化RBF、动态结构RBF、混合训练RBF、模糊RBF以及递归RBF，能够有效应对回归预测、模式识别、非线性系统建模等多种应用场景。平台提供了完整的训练、测试和可视化流程，并包含参数调优接口，便于用户进行性能比较和结果分析。

功能特性

• 多结构支持：集成七种RBF神经网络变体，满足不同场景需求
• 灵活输入：支持CSV文件、MATLAB矩阵、Excel表格等多种数据格式输入，可处理时间序列、多维特征向量和分类标签数据
• 智能训练：采用混合学习算法（梯度下降与最小二乘法结合），提升训练效率与精度
• 自适应调整：网络结构可根据数据特征自动优化调整
• 全面输出：提供训练后的网络模型、预测结果、误差分析图表及网络结构参数
• 可视化分析：生成MSE曲线、散点拟合图等直观的结果展示

使用方法

1. 数据准备：将训练数据整理为支持的格式（CSV、Excel或MATLAB矩阵）
2. 网络选择：根据应用场景选择适合的RBF网络结构
3. 参数设置：自定义输入维度、隐层节点数等网络参数
4. 模型训练：执行训练流程，平台将自动优化网络结构
5. 结果分析：查看预测结果、误差指标和可视化图表
6. 性能比较：通过参数调优接口对比不同设置的网络性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型数据集）
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了平台的核心控制逻辑，主要包括网络结构的选择与初始化、数据加载与预处理、模型训练过程的执行控制、预测结果的生成与输出，以及误差分析和可视化图表的创建。该文件作为整个项目的入口点，协调各功能模块的调用与数据流转，为用户提供统一的交互接口。