基于径向基(RBF)神经网络的非线性系统识别及 MATLAB 代码实现
简介：
在实际工程应用中，很多系统都是非线性的，这时需要对其进行建模和预测。本文讨论了一种基于 RBF 神经网络的非线性系统识别方法，并提供相应的 MATLAB 代码实现。
步骤：
- 数据准备：准备已知输入和输出的数据集，将其分为训练集和测试集。
- 参数设置：设置 RBF 神经网络的参数，包括隐藏层节点数、学习率等。
- 网络训练：使用训练集对 RBF 神经网络进行训练。
- 网络测试：使用测试集测试 RBF 神经网络的预测性能。
源代码实现：
以下是 MATLAB RBF 神经网络的源代码实现。
% 数据准备
load(‘data.mat’); % 导入数据
train_data = data(1:200,
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
