rbf.m

由于本人近阶段在研究神经网络方面的

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%clf reset
%figure(gcf);
%echo on
clc
P=[1 2 3 4 5 6 7 8];
T=[0 1 2 3 2 1 2 1];
 %绘制输入输出样本点
% plot(P,T,'+');
%pause
%clc
plot(P,T,'.','markersize',30);
axis([0 9 -1 4]);
title('待逼近函数');
xlabel('P');
ylabel('T');
%pause
%clc
%网络设计
spread=0.07;
net=newgrnn(P,T,spread);
%网络测试
A=sim(net,P)
hold on
plot(P,A,'*','markersize',10,'color',[1 0 0]);
%plot(P,A,'*','markersize',10,'color',[1 0 0]);
%plot(P1,Y1,'*','markersize',10,'color',[1 0 0]);
title('检测网络');
xlabel('P');
ylabel('T和A');
%pause
%clc
%增加新的输入点
p=3.5;
a=sim(net,p);
plot(p,a,'+','markersize',10,'color',[1 0 0]);
title('新输入值');
xlabel('P和p');
ylabel('T和a');
%pause
%clc
%增加采样点，绘制初拟合的函数曲线
P2=0:.1:9;
A2=sim(net,P2);
plot(P2,A2,'linewidth',4,'color',[1 0 0]);
title('逼近函数');
xlabel('P和P2');
ylabel('T和A2');