%?RBF?神經網絡用于模式分類
%?使用平臺?-?Matlab6.5
%?作者：陸振波，海軍工程大學
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clc
clear
close?all

%---------------------------------------------------
%?產生訓練樣本與測試樣本，每一列為一個樣本

P1?=?[rand（35）rand（35）+1rand（35）+2];
T1?=?[repmat（[1;0;0]15）repmat（[0;1;0]15）repmat（[0;0;1]15）];

P2?=?[rand（35）rand（35）+1rand（35）+2];
T2?=?[repmat（[1;0;0]15）repmat（[0;1;0]15）repmat（[0;0;1]15）];

%---------------------------------------------------
%?歸一化

[PN1minpmaxp]?=?premnmx（P1）;
PN2?=?tramnmx（P2minpmaxp）;

%---------------------------------------------------
%?訓練

switch?2
case?1
????????
%?神經元數是訓練樣本個數
spread?=?1;???????????????????%?此值越大覆蓋的函數值就大（默認為1）
net?=?newrbe（PN1T1spread）;

case?2
????
%?神經元數逐步增加最多就是訓練樣本個數
goal?=?1e-4;????????????????????%?訓練誤差的平方和（默認為0）
spread?=?1;???????????????????%?此值越大需要的神經元就越少（默認為1）
MN?=?size（PN12）;???????????????%?最大神經元數（默認為訓練樣本個數）
DF?=?1;?????????????????????????%?顯示間隔（默認為25）
net?=?newrb（PN1T1goalspreadMNDF）;

case?3
????
spread?=?1;???????????????????%?此值越大需要的神經元就越少（默認為1）
net?=?newgrnn（PN1T1spread）;
????
end

%---------------------------------------------------
%?測試

Y1?=?sim（netPN1）;?????????????%?訓練樣本實際輸出
Y2?=?sim（netPN2）;?????????????%?測試樣本實際輸出

Y1?=?full（compet（Y1））;?????????%?競爭輸出
Y2?=?full（compet（Y2））;??????????

%---------------------------------------------------
%?結果統計

Result?=?~sum（abs（T1-Y1））?????????????????%?正確分類顯示為1
Percent1?=?sum（Result）/length（Result）??????%?訓練樣本正確分類率

Result?=?~sum（abs（T2-Y2））?????????????????%?正確分類顯示為1
Percent2?=?sum（Result）/length（Result）??????%?測試樣本正確分類率

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????1950??2007-12-09?18:44??NeuralNetwork_RBF\NeuralNetwork_RBF_Regression.m

?????文件???????1978??2007-12-09?18:44??NeuralNetwork_RBF\NeuralNetwork_RBF_Classification.m

?????目錄??????????0??2007-12-09?18:43??NeuralNetwork_RBF

?????文件????????398??2007-12-09?13:14??NeuralNetwork_RBF\RBF文件夾說明.txt

?????文件???????3434??2008-05-15?08:26??使用幫助：新手必看.htm

?????文件????????122??2008-05-14?18:20??Matlab中文論壇--助努力的人完成畢業設計.url

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?????????????????7882????????????????????6