径向基
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基于RBF神经网络的鸢尾花分类器
本项目是利用MATLAB神经网络工具箱实现的径向基函数（RBF）神经网络分类示例，专门用于处理并在科学计算环境下解决典型的IRIS鸢尾花三分类问题。 系统首先载入包含150个样本的四维特征数据（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度），并对类别标签进行必要的逻辑转换或独热编码预处理，以适配神经网络的输出层结构。 在构建模型阶段，本项目核心采用了MATLAB及其配套工具箱中的newrb自适应构建函数，该算法能够根据设定的均方误差目标，通过迭代过程自动向隐层添加神经元，直至网络性能达到预设指标。 这种方法巧妙 -
基于RBF径向基函数的散乱数据插值与数值拟合系统
本系统是一个完整的MATLAB开发平台，旨在通过径向基函数（Radial Basis Functions, RBF）实现高精度的非线性函数逼近与多维散乱数据插值。其核心功能包括基础算法包，内置了高斯函数、多二次函数（Multiquadric）、逆多二次函数等多种主流核函数，允许用户调节形状参数以适应不同的数据分布特征。系统集成了高效的权重训练机制，通过矩阵运算求解线性方程组，能够快速确定各基函数的权重系数，并支持正则化处理以增强面对噪声数据时的鲁棒性。为方便用户上手，项目附带了典型的应用实例，涵盖了一维非
