徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡的介紹及其案例實現(xiàn)

徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡的介紹及其案例實現(xiàn)CompanyLogoContents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡1徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡2案例實現(xiàn)3CompanyLogoContents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡1徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡2案例實現(xiàn)3CompanyLogo什么是神經(jīng)網(wǎng)絡什么是神經(jīng)網(wǎng)絡？CompanyLogo什么是神經(jīng)網(wǎng)絡什么是神經(jīng)網(wǎng)絡？CompanyLogo人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork,ANN），也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡（NeuralNetwork,NN），是由大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡，是對人腦的抽象、簡化和模擬，反映人腦的基本特征。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究是從人腦的生理結構出發(fā)來研究人的智能行為，模擬人腦信息處理的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡依靠系統(tǒng)的復雜程度，通過調整內部大量節(jié)點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡的正式定義：什么是神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogo神經(jīng)網(wǎng)絡的應用什么是神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogo學習駕駛汽車的人工神經(jīng)網(wǎng)絡什么是神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogo人臉識別什么是神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogoContents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡1徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡2Matlab案例實現(xiàn)3CompanyLogo幾種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡RBF神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡RBF神經(jīng)網(wǎng)絡概況：神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡RBF神經(jīng)網(wǎng)絡概況：神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識CompanyLogo為什么要引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡？？RBF神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡RBF神經(jīng)網(wǎng)絡一個簡單的例子：解決異或問題CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡的正式定義：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的種類Exact

有幾組數(shù)據(jù)，就用幾個，適合數(shù)據(jù)比較少網(wǎng)絡Approximate如果數(shù)據(jù)很多，需要先對數(shù)據(jù)進行分類RBF神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡：其他理論知識（1/3）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡：其他理論知識（2/3）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡：其他理論知識（3/3）RBF神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogoRBF網(wǎng)絡的工作原理RBF神經(jīng)網(wǎng)絡CompanyLogoContents什么是神經(jīng)網(wǎng)絡1徑向基（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡2Matlab案例實現(xiàn)3CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡在Matlab里面的例子：非線性函數(shù)的回歸問題描述：假設我們不知道這個方程的表達式，只知道這個方程的一些輸入輸出，比如說如下數(shù)據(jù)：使用這些數(shù)據(jù)，實現(xiàn)回歸公式Matlab案例實現(xiàn)CompanyLogoRBF神經(jīng)網(wǎng)絡在Matlab里面的例子：非線性函數(shù)的回歸Matlab案例實現(xiàn)CompanyLogo%%清空環(huán)境變量clcclear%產(chǎn)生訓練樣本(訓練輸入，訓練輸出)%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,:);%計算網(wǎng)絡輸出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%采用approximateRBF神經(jīng)網(wǎng)絡。spread為默認值net=newrb(x,F);Matlab案例實現(xiàn)CompanyLogo50CompanyL