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