由matlab神经网络工具箱提供的函数

资 源 简 介

由matlab神经网络工具箱提供的函数

详 情 说 明

在MATLAB神经网络工具箱中，BP神经网络（Backpropagation Neural Network）和RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是两种常见的建模工具，适用于建立汽油样品近红外光谱与辛烷值之间的数学模型。

BP神经网络建模 BP神经网络通过反向传播算法调整权重，适用于非线性关系建模。针对近红外光谱数据，可以采用多层感知机（MLP）结构，输入层对应光谱特征，输出层预测辛烷值。训练过程中，工具箱提供的`train`函数可优化网络参数，配合`newff`函数初始化网络。模型性能可通过均方误差（MSE）或决定系数（R²）评价。

RBF神经网络建模 RBF神经网络基于径向基函数，适用于局部逼近问题。使用`newrb`或`newrbe`函数可快速构建网络，其中隐层节点通过聚类或固定宽度高斯函数生成。相比BP网络，RBF训练速度更快，但对参数选择（如扩展系数）敏感。

模型评价方法 误差指标：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）衡量预测精度。 相关性分析：计算预测值与实际值的相关系数（R）或R²。 泛化能力：通过交叉验证或独立测试集验证模型稳定性。

MATLAB工具箱的`perform`函数可直接计算误差，结合`plotregression`可视化回归效果。若数据量有限，建议采用交叉验证避免过拟合。