neuralnetwork_rbf_classification.m

RBF神经网络用于分类与回归,文件说明： 1、NeuralNetwork_RBF_Classification.m - 分类 2、NeuralNetwork_RBF_Regression.m -

% RBF 神经网络用于模式分类
% 使用平台 - Matlab6.5
% 作者：陆振波，海军工程大学
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% 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本

n1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
x1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];

n2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
x2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)]

xn_train = n1;          % 训练样本
dn_train = x1;          % 训练目标

xn_test = n2;           % 测试样本
dn_test = x2;           % 测试目标

%---------------------------------------------------
% 训练与测试

net = newgrnn(xn_train,dn_train);       % 训练
X = sim(net,xn_test);                   % 测试 - 输出为预测值
X = full(compet(X))                     % 竞争输出

%---------------------------------------------------
% 结果统计

Result = ~sum(abs(X-x2))               % 正确分类显示为1
Percent = sum(Result)/length(Result)   % 正确分类率