徑向基RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹及其案例實(shí)現(xiàn)

徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹及其案例實(shí)現(xiàn)Contents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2案例實(shí)現(xiàn)3Contents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2案例實(shí)現(xiàn)3什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork,ANN），也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork,NN），是由大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò)，是對(duì)人腦的抽象、簡(jiǎn)化和模擬，反映人腦的基本特征。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究是從人腦的生理結(jié)構(gòu)出發(fā)來(lái)研究人的智能行為，模擬人腦信息處理的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正式定義：什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)駕駛汽車的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Contents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2Matlab案例實(shí)現(xiàn)3幾種常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概況：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概況：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)為什么要引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？？RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：解決異或問(wèn)題RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正式定義：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的種類Exact

有幾組數(shù)據(jù)，就用幾個(gè)，適合數(shù)據(jù)比較少網(wǎng)絡(luò)Approximate如果數(shù)據(jù)很多，需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：其他理論知識(shí)（1/3）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：其他理論知識(shí)（2/3）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：其他理論知識(shí)（3/3）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF網(wǎng)絡(luò)的工作原理RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Contents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2Matlab案例實(shí)現(xiàn)3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Matlab里面的例子：非線性函數(shù)的回歸問(wèn)題描述：假設(shè)我們不知道這個(gè)方程的表達(dá)式，只知道這個(gè)方程的一些輸入輸出，比如說(shuō)如下數(shù)據(jù)：使用這些數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)回歸公式Matlab案例實(shí)現(xiàn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Matlab里面的例子：非線性函數(shù)的回歸Matlab案例實(shí)現(xiàn)%%清空環(huán)境變量clcclear%產(chǎn)生訓(xùn)練樣本(訓(xùn)練輸入，訓(xùn)練輸出)%ld為樣本例數(shù)ld=100;%產(chǎn)生2*ld的矩陣x=rand(2,ld);%將x轉(zhuǎn)換到[-1.51.5]之間x=(x-0.5)*1.5*2;%x的第一列為x1，第二列為x2.x1=x(1,:);x2=x(2,:);%計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出F值F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);%%建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)%采用approximateRBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。sprea