newrbe
设计精确的径向基网络
语法
net = newrbe(P,T,spread)
说明
径向基网络可用于逼近函数。newrbe 能够非常快速地设计径向基网络，其设计向量上的误差为零。
net = newrbe(P,T,spread) 接受两个或三个参量，
P | 由 |
T | 由 |
spread | 径向基函数的散布（默认值 = 1.0） |
并返回一个新的精确径向基网络。
spread 越大，函数逼近就越平滑。但过大的散布会导致数值问题。
示例
在此处，在给定输入 P 和目标 T 的情况下设计一个径向基网络。
P = [1 2 3]; T = [2.0 4.1 5.9]; net = newrbe(P,T);
针对新输入对该网络进行仿真。
P = 1.5; Y = sim(net,P)
算法
newrbe 会创建一个两层网络。第一层有 radbas 个神经元，用 dist 计算其加权输入，用 netprod 计算其净输入。第二层有 purelin 个神经元，用 dotprod 计算其加权输入，用 netsum 计算其净输入。两层都有偏置。
newrbe 将第一层权重设置为 P'，第一层偏置全部设置为 0.8326/spread，从而导致径向基函数在 +/- spread 的加权输入处跨度为 0.5。
第二层权重 IW{2,1} 和偏置 b{2} 是通过仿真第一层输出 A{1} 然后求解以下线性表达式得到的：
[W{2,1} b{2}] * [A{1}; ones] = T
版本历史记录
在 R2006a 之前推出
