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标题: RBF网络的回归-非线性函数回归的实现 [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2023-10-20 17:03
标题: RBF网络的回归-非线性函数回归的实现
本例用RBF网络拟合未知,预先设定一个非线性函数·如式(7一1)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1x2,和由这两个变置按式得出的y,将x1,x2作为RBF网络的输入数据.将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。    y=20+x1^2-10cos(2Πx1)+x2^2-10cos(2Πx2)1 D4 c- _9 {3 D& E
在使用精确(exact)径向基网络来实现非线性函数的回归例子中,共产生了301个样本,全部作为网络的训练样本,使用图形可视化来观察拟合效果。
" C4 h- B6 n5 H& E0 K2 ^" D) O' n在使用近似(apprximate)径向基网络对同一函数进行拟合的例了中,共产生了400个训练数据和961个验证数据,使用400的个训练数据训练RBF网络后,使用训练好的网络来预测961个验证数据的结果,并通过可视化的方法观察RBF神经网络的拟合效果。- I8 `8 W! I. a' C6 [8 ?- b
使用ecxact释向基网络来实现菲线性的函数回归〈chapter7_1.m,代码如下" `  T. P. o$ _2 t

! s) R) I) ]6 }! H5 ^( h下面用approximatcRBF网络对同一函数进行拟合〈、hapter7_2.m)。
& k5 F. I& B; v- W2 V7 F7 H, G5 F
0 R: b, \2 A0 S0 _" `6 g: f! D4 p; a6 @* _

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