RBF网络的回归方法怎么用
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%% 清空环境变量
clc
clear
%% 产生输入 输出数据
% 设置步长
interval=0.01;
% 产生x1 x2
x1=-1.5:interval:1.5;
x2=-1.5:interval:1.5;
% 按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。
F =20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);
%% 网络建立和训练
% 网络建立 输入为[x1;x2],输出为F。Spread使用默认。
net=newrbe([x1;x2],F)
%% 网络的效果验证
% 我们将原数据回带，测试网络效果：
ty=sim(net,[x1;x2]);
% 我们使用图像来看网络对非线性函数的拟合效果
figure
plot3(x1,x2,F,'rd');
hold on;
plot3(x1,x2,ty,'b-.');
view(113,36)
title('可视化的方法观察准确RBF神经网络的拟合效果')
xlabel('x1')
ylabel('x2')
zlabel('F')
grid on
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网页标题：RBF网络的回归方法怎么用
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