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用c语言编写RBF神经网络程序

RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。

简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数(权值或阈值)对任何一个输出都有影响时,这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入,网络上的每一个权值都要调整,从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。

如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出,则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型(CMAC)网络、B样条网络等。

附件是RBF神经网络的C++源码。

matlab中用RBF神经网络做预测的代码怎么写

clc;

clearall;

closeall;

%%----BuildatrainingsetofasimilarversionofXOR

c_1=[00];

c_2=[11];

c_3=[01];

c_4=[10];

n_L1=20;%numberoflabel1

n_L2=20;%numberoflabel2

A=zeros(n_L1*2,3);

A(:,3)=1;

B=zeros(n_L2*2,3);

B(:,3)=0;

%createrandompoints

fori=1:n_L1

A(i,1:2)=c_1+rand(1,2)/2;

A(i+n_L1,1:2)=c_2+rand(1,2)/2;

end

fori=1:n_L2

B(i,1:2)=c_3+rand(1,2)/2;

B(i+n_L2,1:2)=c_4+rand(1,2)/2;

end

%showpoints

scatter(A(:,1),A(:,2),[],'r');

holdon

scatter(B(:,1),B(:,2),[],'g');

X=[A;B];

data=X(:,1:2);

label=X(:,3);

%%Usingkmeanstofindcintervector

n_center_vec=10;

rng(1);

[idx,C]=kmeans(data,n_center_vec);

holdon

scatter(C(:,1),C(:,2),'b','LineWidth',2);

%%Calulatesigma

n_data=size(X,1);

%calculateK

K=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

K(i)=numel(find(idx==i));

end

%UsingknnsearchtofindKnearestneighborpointsforeachcentervector

%thencalucatesigma

sigma=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

[n,d]=knnsearch(data,C(i,:),'k',K(i));

L2=(bsxfun(@minus,data(n,:),C(i,:)).^2);

L2=sum(L2(:));

sigma(i)=sqrt(1/K(i)*L2);

end

%%Calutateweights

%kernelmatrix

k_mat=zeros(n_data,n_center_vec);

fori=1:n_center_vec

r=bsxfun(@minus,data,C(i,:)).^2;

r=sum(r,2);

k_mat(:,i)=exp((-r.^2)/(2*sigma(i)^2));

end

W=pinv(k_mat'*k_mat)*k_mat'*label;

y=k_mat*W;

%y(y=0.5)=1;

%y(y0.5)=0;

%%trainingfunctionandpredictfunction

[W1,sigma1,C1]=RBF_training(data,label,10);

y1=RBF_predict(data,W,sigma,C1);

[W2,sigma2,C2]=lazyRBF_training(data,label,2);

y2=RBF_predict(data,W2,sigma2,C2);

扩展资料

matlab的特点

1、具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;

2、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;

3、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具。

参考资料来源:百度百科—MATLAB

C语言复制文件

不应对非文本文件使用fgetc等易受干扰的函数,建议用fread,fwrite读写二进制文件

#include

"stdio.h"

/*

保护硬盘,绝对不要一个字节一个字节复制

*/

#define

SIZEOFBUFFER

256*1024L

/*

缓冲区大小,默认为256KB

*/

long

filesize(FILE

*stream)

{

long

curpos,

length;

curpos

=

ftell(stream);

fseek(stream,

0L,

SEEK_END);

length

=

ftell(stream);

fseek(stream,

curpos,

SEEK_SET);

return

length;

}

int

copyfile(const

char*

src,const

char*

dest)

{

FILE

*fp1,*fp2;

int

fsize,factread;

static

unsigned

char

buffer[SIZEOFBUFFER];

fp1=fopen(src,"rb");

fp2=fopen(dest,"wb+");

if

(!fp1

||

!fp2)

return

0;

for

(fsize=filesize(fp1);fsize0;fsize-=SIZEOFBUFFER)

{

factread=fread(buffer,1,SIZEOFBUFFER,fp1);

fwrite(buffer,factread,1,fp2);

}

fclose(fp1);

fclose(fp2);

return

1;

}

int

main()

{

copyfile("file1.txt","file2.txt");

return

0;

}