www.pudn.com > rbf 网络设计实例.rar > 33.m
%RBF法建模
m_data=[0.26667 0.47647 0.35 0.30741 0.39565 0.9;
0.2 0.75882 0.35 0.27778 0.53479 0.46001;
0.2 0.52353 0.4 0.33704 0.32609 0.48001;
0.66667 0.52353 0.29999 0.21852 0.27391 0.50001;
0.26667 0.75882 0.6 0.33704 0.32609 0.44001;
0.16667 0.57059 0.29999 0.27778 0.3087 0.46001;
0.2 0.71176 0.4 0.36667 0.44783 0.48001;
0.23333 0.71176 0.5 0.30741 0.15218 0.34001;
0.16667 0.42941 0.5 0.24815 0.5 0.48001;
0.13333 0.57059 0.5 0.3963 0.41305 0.48001;
0.16667 0.75882 0.5 0.21852 0.3087 0.52001;
0.16667 0.71176 0.4 0.27778 0.48261 0.44001;
0.23333 0.75882 0.5 0.33704 0.3087 0.48001;
0.13333 0.75882 0.5 0.33704 0.23913 0.42001;
0.16667 0.75882 0.2 0.18889 0.13478 0.1;
0.13333 0.71176 0.35 0.27778 0.32609 0.14;
0.2 0.24119 0.35 0.24815 0.3087 0.88001;
0.70001 0.47647 0.25 0.33704 0.20435 0.38001;
0.4 0.52353 0.2 0.15927 0.23913 0.34001;
0.26667 0.47647 0.35 0.12963 0.16957 0.36;
0.16667 0.6647 0.35 0.27778 0.27391 0.40001;
0.3 0.61764 0.55 0.24815 0.25652 0.62001;
0.13333 0.75882 0.6 0.30741 0.20435 0.62001;
0.3 0.71176 0.55 0.18889 0.20435 0.70001;
0.13333 0.57059 0.5 0.30741 0.29131 0.72001;
0.16667 0.80588 0.5 0.21852 0.23913 0.60001;
0.1 0.61764 0.6 0.21852 0.16957 0.62001;
0.23333 0.61764 0.5 0.3963 0.3087 0.70001;
0.2 0.80588 0.45 0.18889 0.1 0.48001;
0.23333 0.6647 0.45 0.1 0.11739 0.54001;
0.2 0.52353 0.29999 0.30741 0.16957 0.50001;
0.16667 0.71176 0.6 0.24815 0.23913 0.70001;
0.1 0.85293 0.6 0.12963 0.16957 0.52001;
0.3 0.61764 0.5 0.21852 0.13478 0.64001;
0.13333 0.61764 0.4 0.27778 0.23913 0.62001;
0.16667 0.80588 0.6 0.3963 0.23913 0.36;
0.23333 0.75882 0.75 0.30741 0.1 0.66001;
0.13333 0.9 0.6 0.27778 0.20435 0.44001;
0.16667 0.61764 0.29999 0.27778 0.32609 0.60001;
0.16667 0.71176 0.6 0.27778 0.27391 0.52001;
0.1 0.85293 0.45 0.1 0.23913 0.54001;
0.1 0.71176 0.69999 0.27778 0.43044 0.76001;
0.1 0.38236 0.6 0.30741 0.32609 0.64001;
0.1 0.75882 0.6 0.33704 0.25652 0.46001;
0.73333 0.71176 0.25 0.45556 0.5 0.50001;
0.56667 0.61764 0.35 0.33704 0.34348 0.74;
0.13333 0.6647 0.75 0.75186 0.69131 0.56001;
0.83334 0.61764 0.25 0.60371 0.44783 0.38001;
0.9 0.33529 0.2 0.3963 0.3087 0.54001;
0.4 0.61764 0.5 0.3963 0.44783 0.48001;
0.1 0.57059 0.4 0.57408 0.7261 0.88001;
0.16667 0.61764 0.35 0.27778 0.34348 0.38001;
0.1 0.47647 0.35 0.75186 0.83045 0.62001;
0.2 0.47647 0.35 0.81111 0.83045 0.70001;
0.1 0.33529 0.6 0.9 0.9 0.50001;
0.13333 0.24119 0.4 0.81111 0.86522 0.58356;
0.4 0.80588 0.6 0.48519 0.55218 0.42001;
0.5 0.42941 0.45 0.57408 0.37826 0.56001;
0.16667 0.28824 0.25 0.75186 0.79567 0.54001;
0.23333 0.33529 0.4 0.84075 0.65653 0.68001;
0.13333 0.57059 0.6 0.57408 0.67392 0.46001;
0.5 0.57059 0.5 0.51482 0.55218 0.44001;
0.1 0.6647 0.69999 0.57408 0.65653 0.88001;
0.3 0.75882 0.75 0.21852 0.37826 0.70001;
0.23333 0.57059 0.6 0.3963 0.41305 0.48001;
0.59999 0.80588 0.45 0.24815 0.25652 0.42001;
0.70001 0.28824 0.65 0.63334 0.58696 0.60001;
0.4 0.61764 0.4 0.33704 0.34348 0.34001;
0.46666 0.1 0.5 0.63334 0.65653 0.54001;
0.23333 0.33529 0.25 0.84075 0.7261 0.50001;
0.2 0.47647 0.1 0.27778 0.3087 0.42001;
0.36667 0.52353 0.5 0.51482 0.83045 0.62001;
0.4 0.47647 0.45 0.33704 0.32609 0.50001;
0.33333 0.33529 0.4 0.63334 0.7261 0.46001;
0.23333 0.24119 0.55 0.63334 0.7261 0.53778;
0.13333 0.24119 0.45 0.33704 0.3087 0.76001;
0.33333 0.47647 0.45 0.42593 0.41305 0.70001;
0.5 0.1 0.35 0.3963 0.48261 0.70001;
0.46666 0.52353 0.4 0.63334 0.86522 0.52001;
0.26667 0.33529 0.25 0.69259 0.83045 0.68001;
0.26667 0.71176 0.6 0.42593 0.55218 0.34001;
0.4 0.42941 0.5 0.45556 0.43044 0.52001;
0.23333 0.47647 0.6 0.54445 0.62175 0.52001;
0.36667 0.47647 0.4 0.69259 0.69131 0.52001;
0.26667 0.61764 0.29999 0.63334 0.81306 0.44001;
0.1 0.33529 0.65 0.3963 0.23913 0.44001;
0.13333 0.57059 0.6 0.51482 0.55218 0.38001;
0.2 0.33529 0.55 0.45556 0.55218 0.52001;
0.33333 0.24119 0.29999 0.57408 0.83045 0.64001;
0.16667 0.42941 0.5 0.45556 0.76088 0.58001;
0.13333 0.71176 0.65 0.45556 0.37826 0.22001;
0.1 0.71176 0.6 0.63334 0.69131 0.28001;
0.2 0.52353 0.9 0.36667 0.48261 0.36446;
0.16667 0.71176 0.8 0.36667 0.32609 0.42001;
0.13333 0.42941 0.55 0.51482 0.48261 0.58001;
0.4 0.47647 0.5 0.30741 0.37826 0.48001;
0.8 0.52353 0.4 0.30741 0.34348 0.48001;
0.1 0.6647 0.69999 0.51482 0.5 0.38001;
0.16667 0.6647 0.55 0.45556 0.32609 0.34001;
0.23333 0.61764 0.65 0.51482 0.41305 0.2;
0.3 0.71176 0.5 0.33704 0.5174 0.70001;
0.13333 0.57059 0.5 0.33704 0.44783 0.60001;
0.3 0.80588 0.69999 0.54445 0.5174 0.50001;
0.13333 0.75882 0.65 0.3963 0.37826 0.28001;
0.16667 0.71176 0.65 0.57408 0.5 0.70001;
0.16667 0.75882 0.6 0.45556 0.62175 0.44001;
0.26667 0.61764 0.65 0.3963 0.34348 0.74;
0.36667 0.57059 0.5 0.30741 0.39565 0.62001;
0.16667 0.57059 0.65 0.3963 0.29131 0.62001;
0.2 0.52353 0.5 0.48519 0.39565 0.44001;
0.4 0.52353 0.45 0.33704 0.34348 0.56001;
0.13333 0.52353 0.5 0.33704 0.29131 0.52001;
0.26667 0.42941 0.5 0.75186 0.65653 0.76001;
0.13333 0.24119 0.5 0.54445 0.58696 0.64001;
0.13333 0.14707 0.1 0.51482 0.5174 0.58001;
0.2 0.24119 0.29999 0.60371 0.62175 0.74;
0.26667 0.42941 0.25 0.57408 0.65653 0.60001;
0.56667 0.19412 0.4 0.78148 0.69131 0.70001;
0.4 0.57059 0.25 0.60371 0.58696 0.50001;
0.33333 0.47647 0.25 0.48519 0.65653 0.72001;
0.4 0.38236 0.29999 0.42593 0.23913 0.58001;
0.13333 0.61764 0.65 0.57408 0.55218 0.70001;
0.23333 0.42941 0.69999 0.63334 0.48261 0.62001;
0.2 0.28824 0.55 0.81111 0.76088 0.58];
X=m_data(:,1:5);T=m_data(:,6);
%随机选取中心
C=X;
%定义delta平方为样本各点的协方差之和
delta=cov(X');
delta=sum(delta);
%delta=delta';
%隐含层输出H
for i=1:1:124
for j=1:1:124
a(i,j)=((X(i,:)-C(j,:)))*((X(i,:)-C(j,:))');
a(i,j)=exp(-a(i,j)./delta(j));
end
end
H=a;
%定义训练参数
lr=0.99;max_epoch=100;err_goal=0.05;
%RBF网络的输出层的训练，采用递推最小二乘算法
w=0*rands(124,1);
y=H'*w;
E=T-y;
SSE=sumsqr(E);
I=eye(124);
P=99*I;
for epoch=1:1:max_epoch
if SSE