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苏湖

木虫 (正式写手)

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[交流] 【求助】散金币求助解释一段RBF神经网络程序

%RBF预测模型
%标准化后的测试数据集t_data
t_data=[0.1 0.68668 0.67143 0.79999 0.79091 0.40004;
0.36667    0.58001 0.1 0.7 0.71818 0.20001;
0.26 0.47334 0.1 0.29997 0.2091 0.80009;
0.36667 0.9 0.9 0.29997 0.13637 0.37504;
0.26 0.84668 0.67143 0.1 0.42727 0.37504;
0.36667 0.58001 0.44286 0.49999 0.1 0.55006;
0.15333 0.47334 0.44286 0.7 0.42727 0.60006;
0.1 0.84668 0.67143 0.29997 0.5 0.1;
0.15333 0.42 0.21429 0.49999 0.5 0.55006;
0.20667 0.79335 0.21429 0.59999 0.5 0.32503;
0.1 0.42 0.21429 0.9 0.5 0.45005;
0.1 0.84668 0.32857 0.59999 0.5 0.27502;
0.20667 0.47334 0.32857 0.29997 0.13637 0.50005;
0.1 0.68668 0.67143 0.49999 0.24546 0.20001;
0.42 0.58001 0.21429 0.9 0.9 0.42504;
0.31334 0.58001 0.44286 0.49999 0.31818 0.25002;
0.15333 0.42 0.1 0.19999 0.35454 0.55006;
0.20667 0.47334 0.32857 0.29997 0.31818 0.27502;
0.15333 0.68668 0.44286 0.29997 0.31818 0.40004;
0.20667 0.20667 0.21429 0.39999 0.28183 0.52506;
0.26 0.79335 0.21429 0.49999 0.57273 0.9;
0.42 0.36667 0.1 0.59999 0.35454 0.30003;
0.47334 0.36667 0.1 0.59999 0.57273 0.35003;
0.1 0.47334 0.67143 0.7 0.42727 0.49894;
0.42 0.58001 0.67143 0.49999 0.24546 0.47505;
0.31334 0.1 0.32857 0.9 0.79091 0.8501;
0.1 0.52667 0.21429 0.9 0.5 0.50005;
0.52667 0.55867 0.21429 0.1 0.28183 0.42504;
0.9 0.58001 0.55715 0.1 0.17273 0.32503;
0.15333 0.68668 0.62572 0.29997 0.2091 0.57506];
%初始化数据
tt=t_data(:,6);x=t_data(:,1:5);tt=tt';
%随机选取中心
c=x;
%定义delta平方为样本各点的协方差之和
delta=cov(x');
delta=sum(delta);
%隐含层输出R
for i=1:1:30
  for j=1:1:30
   R(i,j)=((x(i,

-c(j,

))*((x(i,

-c(j,

)');
R(i,j)=exp(-R(i,j)./delta(j));
end
end
p=R;
%建模
%r=radbas(p);
err_goal=0.001;
sc=3;
net=newrb(p,tt,err_goal,sc,200,1);
%测试
ty=sim(net,p);
tE=tt-ty;
tSSE=sse(tE);
tMSE=mse(tE);
%预测(测试）曲线
figure;
plot(tt,'-+');
hold on;
plot(ty,'r:*');
legend('化验值','预测值');
title('RBF网络模型输出预测曲线');
xlabel('输入样本点');
ylabel('淀粉利用率');
axis([1,30,0,1]);

我的问题是，红字那里表示的是何意思，为什么在调用网络函数newrb之前数据要那么处理？是一种算法吗？？整段程序就是那里不理解，其他的地方不用大家赘述，我都晓得意义~~望各位大虾，多多指点小弟一下啊~~

[ Last edited by 苏湖 on 2010-3-24 at 10:49 ]

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