MATLAB建模RBF网络仿真出训练曲线和拟合曲线

资 源 简 介

MATLAB建模RBF网络仿真出训练曲线和拟合曲线

详 情 说 明

RBF网络是一种基于径向基函数的前馈神经网络，在MATLAB中可以方便地进行建模和仿真。建模RBF网络主要包含网络创建、训练和仿真三个关键步骤。

首先需要确定RBF网络的结构。MATLAB提供了newrb等函数可以直接创建RBF网络，需要设置隐含层神经元数量、扩展常数等参数。创建后，通过train函数对网络进行训练，训练过程中会自动调整连接权值。

训练过程中会生成训练曲线，反映误差随训练次数的变化情况。理想的训练曲线应该是逐渐下降并趋于平稳的，这表明网络正在有效学习。训练完成后，可以通过sim函数进行仿真测试，得到网络的拟合曲线。

拟合曲线的绘制需要提供测试数据，将网络输出与期望输出进行比较。一个好的RBF网络拟合曲线应该能够很好地逼近真实函数，表现出良好的泛化能力。在MATLAB中可以使用plot函数直观地展示训练曲线和拟合曲线的对比效果。

通过调整网络参数和训练算法，可以优化RBF网络的性能，使训练曲线收敛更快，拟合曲线更精确。MATLAB的图形化工具和丰富函数为RBF网络的建模和仿真提供了强大支持。