网络实现函数逼近

资 源 简 介

网络实现函数逼近

详 情 说 明

神经网络在函数逼近中的应用一直是机器学习和数据建模的重要方向。其中径向基函数（RBF）神经网络因其结构简单、收敛速度快等特点，成为实现函数逼近的有效工具。

在MATLAB环境中，NEWRB函数专门用于设计径向基函数神经网络。这个函数能够自动确定网络隐层神经元的数量，并通过迭代过程不断调整网络参数，最终得到一个能够准确逼近目标函数的网络模型。函数会自适应地添加神经元，直到达到预设的误差性能指标或最大神经元数量。

SIM函数则用于对训练好的径向基函数网络进行仿真操作。通过将输入数据传入已训练的网络，该函数能够计算出对应的输出值，实现对目标函数的逼近效果验证。用户可以通过比较网络输出与真实函数值来评估网络的逼近性能。

实际应用中，这两个函数配合使用可以实现：复杂非线性函数的近似表达、系统建模与预测、信号处理等多种任务。径向基网络的性能主要取决于扩展速度参数的选择和训练数据的质量。通过合理调整这些参数，可以获得更精确的函数逼近效果。