A. 用matlab神經網路工具箱構建RBF神經網路，跪求源程序！
希望對您有用
clc
clear
close all
%---------------------------------------------------
% 產生訓練樣本與測試樣本，每一列為一個樣本
P1 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
T1 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];
P2 = [rand(3,5),rand(3,5)+1,rand(3,5)+2];
T2 = [repmat([1;0;0],1,5),repmat([0;1;0],1,5),repmat([0;0;1],1,5)];
%---------------------------------------------------
% 歸一化
[PN1,minp,maxp] = premnmx(P1);
PN2 = tramnmx(P2,minp,maxp);
%---------------------------------------------------
% 訓練
switch 2
case 1
% 神經元數是訓練樣本個數
spread = 1; % 此值越大,覆蓋的函數值就大(默認為1)
net = newrbe(PN1,T1,spread);
case 2
% 神經元數逐步增加,最多就是訓練樣本個數
goal = 1e-4; % 訓練誤差的平方和(默認為0)
spread = 1; % 此值越大,需要的神經元就越少(默認為1)
MN = size(PN1,2); % 最大神經元數(默認為訓練樣本個數)
DF = 1; % 顯示間隔(默認為25)
net = newrb(PN1,T1,goal,spread,MN,DF);
case 3
spread = 1; % 此值越大,需要的神經元就越少(默認為1)
net = newgrnn(PN1,T1,spread);
end
%---------------------------------------------------
% 測試
Y1 = sim(net,PN1); % 訓練樣本實際輸出
Y2 = sim(net,PN2); % 測試樣本實際輸出
Y1 = full(compet(Y1)); % 競爭輸出
Y2 = full(compet(Y2));
%---------------------------------------------------
% 結果統計
Result = ~sum(abs(T1-Y1)) % 正確分類顯示為1
Percent1 = sum(Result)/length(Result) % 訓練樣本正確分類率
Result = ~sum(abs(T2-Y2)) % 正確分類顯示為1
Percent2 = sum(Result)/length(Result) % 測試樣本正確分類率
B. MATLAB工具箱里的RBF神經網路newrb是什麼演算法
newrb設計了徑向基網路，抄調用格式襲：
net = newrb
[net,tr] = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)
P-Q組輸入向量組成的R×Q維矩陣；
T-Q組目標分類向量組成的S×Q維矩陣；
goal-均方誤差,默認值為0；
spread-徑向基函數的擴展速度,默認值為1；
MN-神經元的最大數目,默認是Q
DF-兩次顯示之間所添加的神經元數目,默認值為25；
net-返回值，一個徑向基網路；
tr-返回值，訓練紀錄。
該函數設計的徑向基網路net可用於函數逼近。徑向基函數的擴展速度spread越大，函數的擬合就越平滑。但是，過大的spread意味著需要非常多的神經元以適應函數的快速變化。如果spread設定過小，則意味著需要許多神經元來適應函數的緩慢變化，這樣一來，設計的網路性能就不會很好。
C. matlab工具箱fastRBF的破解，急求
不好意思，可能是我說的不是很清楚，我用的是MDI框架，我想在主窗體(MainFrm)上做一個刷新的按鈕內(RefreshButton),在我點RefreshButton的時候，容自動抓取當前活動Tabsheet上的DBGrid.DataSource.DataSet。
D. 哪有多維輸入多維輸出的RBF神經網路的例子，不使用工具箱
既然用matlab的話rbf神經網路不需要自己寫代碼,matlab有提供的RBF工具箱.
訓練命令主要回有兩個,一個是固定隱含層答節點數的指令newrbe,一個是變隱含層節點數的指令newrb.預測輸出指令和其他神經網路一樣,是sim.
常用指令輸出格式是net = newrbe(P,T,spread);net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF); X = sim(net,xn_test).參數具體格式參看help newrbe;help newrb以及help sim,參數物理意義參看相關理論,不再贅述了.
因為一般不存在局部最小問題,所以不需要使用結構體編輯指令設置初值,如果需要中間過程的原始數據,可以在訓練結構體中找到(即為net參數,存儲格式為結構體),結構體內部數據的物理意義,參看help help關於rbf神經網路結構體的介紹.
E. MATLAB工具箱中神經網路RBF工具箱怎麼下載啊
我也發現這個論壇的一個缺陷，就是很少接受matlab中各個工具箱的使用操作，專都在大談高深的函數，讓屬我們這些菜鳥看的雲里霧里，就是不知道怎麼使用軟體自帶的工具箱。我買了神經網路的書，也買了視頻，看完了還是不知道軟體中神經網路工具箱怎麼使用，神經網路的工具箱能否修改程序。看了很多論壇資料，都沒有軟體操作方面的詳細資料，多是些蜻蜓點水介紹。
F. MATLAB中RBF工具箱指令有哪些
nwerb
newrbe
G. matlab工具箱fastRBF的試用license
不好意思，可能是我說的不是很清楚，我用的是MDI框架，我想在主窗體回(MainFrm)上做一個刷新的按答鈕(RefreshButton),在我點RefreshButton的時候，自動抓取當前活動Tabsheet上的DBGrid.DataSource.DataSet。
H. 怎樣使用matlab的神經網路工具箱建立rbf神經網路
Flyme5加入全新應用「工具箱」,內置種等實用工具 *進入 工具箱-->設置,用工具放桌面,更便使用
I. 求MATLAB中，SVM工具箱中各個核函數（linear，poly， rbf，sigmoid， sp line，bsp line ）每個具體什麼意
我愁啊，你不會也是做這個基於SVM的東西吧！
J. 在matlab神經網路工具箱中，可以實現BP神經網路和RBF神經網路嗎
使用matlab2010b以後的版本會有完整的神經網路工具箱，使用nnstart可以調出toolbox，然後選擇需要的功能，導入數據，選擇訓練參數和每層神經元個數，最後訓練會輸出網路與結果