A. 用matlab神经网络工具箱构建RBF神经网络，跪求源程序！
希望对您有用
clc
clear
close all
%---------------------------------------------------
% 产生训练样本与测试样本，每一列为一个样本
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)];
%---------------------------------------------------
% 归一化
[PN1,minp,maxp] = premnmx(P1);
PN2 = tramnmx(P2,minp,maxp);
%---------------------------------------------------
% 训练
switch 2
case 1
% 神经元数是训练样本个数
spread = 1; % 此值越大,覆盖的函数值就大(默认为1)
net = newrbe(PN1,T1,spread);
case 2
% 神经元数逐步增加,最多就是训练样本个数
goal = 1e-4; % 训练误差的平方和(默认为0)
spread = 1; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1)
MN = size(PN1,2); % 最大神经元数(默认为训练样本个数)
DF = 1; % 显示间隔(默认为25)
net = newrb(PN1,T1,goal,spread,MN,DF);
case 3
spread = 1; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1)
net = newgrnn(PN1,T1,spread);
end
%---------------------------------------------------
% 测试
Y1 = sim(net,PN1); % 训练样本实际输出
Y2 = sim(net,PN2); % 测试样本实际输出
Y1 = full(compet(Y1)); % 竞争输出
Y2 = full(compet(Y2));
%---------------------------------------------------
% 结果统计
Result = ~sum(abs(T1-Y1)) % 正确分类显示为1
Percent1 = sum(Result)/length(Result) % 训练样本正确分类率
Result = ~sum(abs(T2-Y2)) % 正确分类显示为1
Percent2 = sum(Result)/length(Result) % 测试样本正确分类率
B. MATLAB工具箱里的RBF神经网络newrb是什么算法
newrb设计了径向基网络，抄调用格式袭：
net = newrb
[net,tr] = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)
P-Q组输入向量组成的R×Q维矩阵；
T-Q组目标分类向量组成的S×Q维矩阵；
goal-均方误差,默认值为0；
spread-径向基函数的扩展速度,默认值为1；
MN-神经元的最大数目,默认是Q
DF-两次显示之间所添加的神经元数目,默认值为25；
net-返回值，一个径向基网络；
tr-返回值，训练纪录。
该函数设计的径向基网络net可用于函数逼近。径向基函数的扩展速度spread越大，函数的拟合就越平滑。但是，过大的spread意味着需要非常多的神经元以适应函数的快速变化。如果spread设定过小，则意味着需要许多神经元来适应函数的缓慢变化，这样一来，设计的网络性能就不会很好。
C. matlab工具箱fastRBF的破解，急求
不好意思，可能是我说的不是很清楚，我用的是MDI框架，我想在主窗体(MainFrm)上做一个刷新的按钮内(RefreshButton),在我点RefreshButton的时候，容自动抓取当前活动Tabsheet上的DBGrid.DataSource.DataSet。
D. 哪有多维输入多维输出的RBF神经网络的例子，不使用工具箱
既然用matlab的话rbf神经网络不需要自己写代码,matlab有提供的RBF工具箱.
训练命令主要回有两个,一个是固定隐含层答节点数的指令newrbe,一个是变隐含层节点数的指令newrb.预测输出指令和其他神经网络一样,是sim.
常用指令输出格式是net = newrbe(P,T,spread);net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF); X = sim(net,xn_test).参数具体格式参看help newrbe;help newrb以及help sim,参数物理意义参看相关理论,不再赘述了.
因为一般不存在局部最小问题,所以不需要使用结构体编辑指令设置初值,如果需要中间过程的原始数据,可以在训练结构体中找到(即为net参数,存储格式为结构体),结构体内部数据的物理意义,参看help help关于rbf神经网络结构体的介绍.
E. MATLAB工具箱中神经网络RBF工具箱怎么下载啊
我也发现这个论坛的一个缺陷，就是很少接受matlab中各个工具箱的使用操作，专都在大谈高深的函数，让属我们这些菜鸟看的云里雾里，就是不知道怎么使用软件自带的工具箱。我买了神经网络的书，也买了视频，看完了还是不知道软件中神经网络工具箱怎么使用，神经网络的工具箱能否修改程序。看了很多论坛资料，都没有软件操作方面的详细资料，多是些蜻蜓点水介绍。
F. MATLAB中RBF工具箱指令有哪些
nwerb
newrbe
G. matlab工具箱fastRBF的试用license
不好意思，可能是我说的不是很清楚，我用的是MDI框架，我想在主窗体回(MainFrm)上做一个刷新的按答钮(RefreshButton),在我点RefreshButton的时候，自动抓取当前活动Tabsheet上的DBGrid.DataSource.DataSet。
H. 怎样使用matlab的神经网络工具箱建立rbf神经网络
Flyme5加入全新应用「工具箱」,内置种等实用工具 *进入 工具箱-->设置,用工具放桌面,更便使用
I. 求MATLAB中，SVM工具箱中各个核函数（linear，poly， rbf，sigmoid， sp line，bsp line ）每个具体什么意
我愁啊，你不会也是做这个基于SVM的东西吧！
J. 在matlab神经网络工具箱中，可以实现BP神经网络和RBF神经网络吗
使用matlab2010b以后的版本会有完整的神经网络工具箱，使用nnstart可以调出toolbox，然后选择需要的功能，导入数据，选择训练参数和每层神经元个数，最后训练会输出网络与结果