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RBF程序

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        k=input('取样点数=k,k=[100]   ');
        if isempty(k),
           k=100;
        end;
        L=input('最大隐层神经元个数=L,L=[20]   ');
        if isempty(k),
           L=20;
        end;
        S=input('归一化参数=S,S=[0.5]   ');
        if isempty(k),
           S=0.5;
        end;

        X=10*rand(1,k);
        Y=sin(X).*exp(-X);
       
        
        net=newrb(X,Y,0,S,L,5);
        
        
        
        X2=linspace(0,10,1000);
        Y2=sin(X2).*exp(-X2);
        
        X1=10.*rand(1,30);
        Y1=sin(X1).*exp(-X1);
        R=sim(net,X1);
        
        figure(1)
        plot(X2,Y2,'-k',X1,R,'.b',X1,Y1,'+r')
        grid on
        xlabel('x in [0,10]')
        ylabel('y=sin(x).*exp(-x)')
        title('简单bp网络应用于函数逼近')