多输入多输出RBF神经网络MATLAB程序

资 源 简 介

多输入多输出RBF神经网络MATLAB程序

详 情 说 明

RBF神经网络是一种基于径向基函数的前馈神经网络，适用于处理复杂的非线性映射问题。在MATLAB环境下实现多输入多输出的RBF神经网络训练程序，可以高效地解决各类预测和分类任务。

首先需要明确网络的输入层、隐含层和输出层结构。输入层节点数量由特征维度决定，隐含层通常采用高斯函数作为激活函数，输出层则根据任务需求设置相应数量的节点。网络训练的核心是确定隐含层中心点位置和连接权值。

MATLAB提供了便捷的神经网络工具箱，可以快速搭建RBF网络框架。训练过程主要包含两个阶段：先用k-means等方法确定隐含层中心点，然后通过最小二乘法计算输出层权值。对于多输出情况，每个输出节点都对应一组独立的权值向量。

实际应用中要注意参数选择，如隐含层节点数量会影响网络性能。节点过少会导致欠拟合，过多则可能引起过拟合。可以通过交叉验证等方法确定最佳参数。训练完成后，网络即可用于对新样本的预测或分类。