matlab神经网络训练方法,matlabrbf神经网络工具箱

1、请问如何用MATLAB7建立RBF神经网络？ 10

你提的问题太大了，对于指纹的图像处理就很麻烦。假设你已经获得了适合的输入向量。那就把向量中的每一个值看作一个输入神经元，把指纹的所属者作为输出单元训练就是了。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、RBF 神经网络 预测 matlab

前面那位仁兄说到点子上了，你的网络没有大量数据先进行训练，你的p，t，组数感觉略少，训练达不到效果，
训练语句如下：
net=train(net,p,t);
另外，p_test=[0.054795;0.020548;0]如果这是测试样本，这句要改为y=sim(net,p_test);

3、matlab 神经网络 RBF 20

你给的代码不全啊，A哪跑出来的？。。。。。看过你的程序了，归一化以后的数值是保存在pn与tn里，所以你建立网络时，训练的应该是nerwb(pn,tn)而不是date与t1,如果不懂，你可以把程序分段运行，看他数值的变化

4、请问matlab中RBF神经网络newrbe函数用的什么算法

newrbe是设计精确的径向基神经网络的函数，用法如：
P = [1 2 3];%输入
T = [2.0 4.1 5.9];%目标
net = newrbe(P,T);%生成神经网络
其算法是：生成的网络有2层，第一层是radbas神经元，用dist计算加权输入，用netprod计算网络输入，第二层是purelin神经元，用 dotprod计算加权输入，用netsum计算网络输入。两层都有偏差b。
newrbe先设第一层权重为p'，偏差为0.8326，第二层权重IW{2,1}从第一层的仿真输出 A{1}得到，偏差 b{2}从解线性方程 [W{2,1} b{2}] * [A{1}; ones] = T 得到。

5、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，调用格式：
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。