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interval=0.01;%产生x1x2x1=-1.5:interval:1.5;x2=-1.5:interval:1.5;%按照函数先求得相应的函数值,作为网络的输出。F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);net=newrbe([x1;x2],F)%我们将原数据回带,测试网络效果:ty=sim(net,[x1;x2]);%我们使用图像来看网络对非线性函数的拟合效果figureplot3(x1,x2,F,'rd');holdon;plot3(x1,x2,ty,'b-.');view(113,36)title('可视化的方法观察准确RBF神经网络的拟合效果')xlabel('x1')ylabel('x2')zlabel('F')gridon
本文标题:matlab代码-RBF神经网络
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