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newrbe是matlab中用来创建RBF径向基神经网络的一个函数，它使用的是插值求解方法
本文讲解newrbe的使用方法，以及出入参的意义，并通过具体的代码例子来展示newrbe的使用
通过本文，可以初步掌握matlab的newrbe函数，以及如何利用newrbe函数来创建一个RBF神经网络
本节讲解newrbe函数的使用方法和相关参数的意义
newrbe函数说明
在matlab只需要调用newrbe就可以用RBF插值法构建一个RBF神经网络
newrbe的调用形式
newrbe的调用形式如下：
net = newrbe(P,T,spread)
newrbe的入参说明
newrbe只有三个入参：
👉P ：输入数据X
👉T ：输出数据Y
👉spread ：用于控制径向基宽度的一个参数
备注：需要注意的是，输入输出数据每列代表一个样本，每行代表一个变量
newrbe的出参说明
newrbe的出参只有一个：
👉net：返回的构建好的RBF神经网络
RBF神经网络不需要训练，构建好后，只需要调用sim函数就可以使用网络进行预测
newrbe使用示例-代码
输入输出的数据如下：
下面展示如何用newrbe构建一个RBF神经网络，并用x1,x2来预测y
%本代表用于展示如何使用newrbe构建一个RBF径向基神经网络
% 来自《老饼讲解-神经网络》www.bbbdata.com ,matlab版本：2018a
%----数据准备----
x = [-2,-1,0,1,2;-6,-2,0,3,8]; % 输入数据
y = [3,2,3,1,2]; % 输出数据
%----网络训练----
net = newrbe(x, y, 0.5); % 以X，Y建立径向基网络，目标误差为0.01，径向基的宽度参数spread=0.5
py = sim(net,x) % 用建好的网络进行预测，这里的x是要用来进行预测的输入
% ----打印结果----------
err_rate = mean(abs(py-y)./abs(y)) % 计算相对误差占比
plot(1:length(y),y,'*',1:length(y),py,'o') % 绘制结果,x轴代表样本
legend('原始数据的y','网络预测的y') % 添加图例运行结果如下：
可以看到，RBF神经网络的预测值与真实值完全一致
这并非偶然，因为本例用于预测的数据就是训练数据，而newrbe在训练数据上是0误差的
以上就是如何在matlab中用newrbe训练RBF径向基神经网络的全部内容了~
End