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這篇文章主要介紹“RBF網(wǎng)絡(luò)的回歸方法怎么用”，在日常操作中，相信很多人在RBF網(wǎng)絡(luò)的回歸方法怎么用問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”RBF網(wǎng)絡(luò)的回歸方法怎么用”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！
%% 清空環(huán)境變量
clc
clear
%% 產(chǎn)生輸入 輸出數(shù)據(jù)
% 設(shè)置步長
interval=0.01;
% 產(chǎn)生x1 x2
x1=-1.5:interval:1.5;
x2=-1.5:interval:1.5;
% 按照函數(shù)先求得相應(yīng)的函數(shù)值，作為網(wǎng)絡(luò)的輸出。
F =20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);
%% 網(wǎng)絡(luò)建立和訓(xùn)練
% 網(wǎng)絡(luò)建立 輸入為[x1;x2],輸出為F。Spread使用默認(rèn)。
net=newrbe([x1;x2],F)
%% 網(wǎng)絡(luò)的效果驗(yàn)證
% 我們將原數(shù)據(jù)回帶，測試網(wǎng)絡(luò)效果：
ty=sim(net,[x1;x2]);
% 我們使用圖像來看網(wǎng)絡(luò)對非線性函數(shù)的擬合效果
figure
plot3(x1,x2,F,'rd');
hold on;
plot3(x1,x2,ty,'b-.');
view(113,36)
title('可視化的方法觀察準(zhǔn)確RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擬合效果')
xlabel('x1')
ylabel('x2')
zlabel('F')
grid on
到此，關(guān)于“RBF網(wǎng)絡(luò)的回歸方法怎么用”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！
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