function?RBF（）?
%%基于梯度法的RBF網設計算法?
tic?
SamNum=100;??%訓練樣本數?
TargetSamNum=101;??%測試樣本數?
UnitNum=10;??%隱節點數?
InDim=1;??%輸入樣本維數?
MaxEpoch=5000;??%最大訓練次數?
E0=0.9;??%目標誤差?
??
%根據樣本目標函數獲得樣本輸入/輸出?
rand（‘state‘sum（100*clock））??%產生均勻分布的隨機矩陣，元素0.0－1.0?
NoiseVar=0.1;?
Noise=NoiseVar*randn（1SamNum）;??%產生正態分布的隨機矩陣?
SamIn=8*rand（1SamNum）-4;?
SamOutNoise=1.1*（1-SamIn+2*SamIn.^2）.*exp（-SamIn.^2/2）;?
SamOut=SamOutNoise+Noise;?

?
TargetIn=-4:0.08:4;?
TargetOut=1.1*（1-TargetIn+2*TargetIn.^2）.*exp（-TargetIn.^2/2）;?
?
figure?
hold?on?
grid?
plot（SamInSamOut‘r+‘）?
plot（TargetInTargetOut‘g-‘）?
xlabel（‘Inputx‘）;?
ylabel（‘Outputy‘）;?
?
Center=8*rand（InDimUnitNum）-4;%中心?
SP=0.2*rand（1UnitNum）+0.1;%擴展常數?
W=0.2*rand（1UnitNum）-0.1;%權值?
lrCent=0.001;??%隱節點數據中心學習系數?
lrSP=0.001;??%隱節點擴展常數學習系數?
lrW=0.001;??%隱節點輸出權值學習系數?

%alphacent=0.8;
%alphasp=0.8;
%alphaw=0.8;

ErrHistory=[];??%用于記錄每次參數調整后的訓練誤差?
for?epoch=1:MaxEpoch?
????AllDist=dist（Center‘SamIn）;?
????SPMat=repmat（SP‘1SamNum）;?
????UnitOut=radbas（AllDist./SPMat）;??%radbas是徑向基函數?
????NetOut=W*UnitOut;?
????Error=SamOut-NetOut;?
????%停止學習判斷?
????SSE=sumsqr（Error）;?
????%記錄每次權值調整后的訓練誤差?
????ErrHistory=[ErrHistory?SSE];?
????if?SSE????????break;?
????end?
????for?i=1:UnitNum?????
????????CentGrad=（SamIn-repmat（Center（:i）1SamNum））*（Error.*UnitOut（i:）*W（i）/（SP（i）^2））‘;%中心的梯度?
????????SPGard=AllDist（i:）.^2*（Error.*UnitOut（i:）*W（i）/（SP（i）^3））‘;%擴展常數的梯度?
????????WGard=Error*UnitOut（i:）‘;%權值的梯度?
?????????????
????????Center（:i）=Center（:i）+lrCent*CentGrad;?
????????SP（i）=SP（i）+lrSP*SPGard;?
????????W（i）=W（i）+lrW*WGard;???
????
?%Center（:i）=Center（:i）+lrCent*CentGrad+alphacent*pre_CentGrad;?
?%SP（i）=SP（i）+lrSP*SPGard+alphasp*pre_SPGard;?
?%W（i）=W（i）+lrW*WGard+alphaw*pre_WGard;
?????????%pre_CentGrad=CentGrad;
?????????%pre_SPGard=SPGard;
?????????%pre_WGard=WGard;

????end?
end?
%測試?
TestDistance=dist（Center‘TargetIn）;?
TestSpreadsMat=repmat（SP‘1TargetSamNum）;?
TestHiddenOut=radbas（TestDistance./TestSpreadsMat）;?
TestNNOut=W*TestHiddenOut;?
plot（TargetInTestNNOut‘b-‘）?
toc?
%繪制學習誤差曲線?
figure?
hold?on?
grid?
[~Num]=size（ErrHistory）;?
plot（1:NumErrHistory‘k-‘）;?
%epoch;
end

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件??????783889??2018-04-20?21:55??RBF\BRF函數逼近.pdf
?????文件????????2437??2018-04-20?21:49??RBF\RBF.m
?????文件??????705654??2018-04-20?21:50??RBF\誤差.bmp
?????文件??????705654??2018-04-20?21:50??RBF\逼近.bmp
?????目錄???????????0??2018-04-21?23:43??RBF\