📄 rbfnet_creat.m
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function net=RBFnet_creat
for i=1:4
m=strcat('train',int2str(i),'.jpg'); % 将训练样本的文件名合并成字符串
x=imread(m); % 读入样本图片
level=graythresh(x); % 自动计算灰度阈值
BW=im2bw(x,level); % 将读入的图片变成二值图像
theta=0:179;
R=radon(BW,theta,180);
[v,d]=eig(R); % 计算h的特征值
for j=1:180
p(j,i)=real(d(j,j)); % 将特征值作为网络的输入
end
switch i % 形成网络的目标向量
case 1
T(:,1)=[0 0 1]';
case 2
T(:,2)=[0 0 1]';
case 3
T(:,3)=[0 1 0]';
case 4
T(:,4)=[0 1 0]';
end
end
net=newrbe(p,T,100); % 创建RBF网络并训练,训练次数应适当大,否则会识别错误
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