在上述代码中,我们定义了一个名为point_spread_function的函数,该函数接受三个参数:输入信号x、幅度扩大倍数a和持续时间延长倍数b。函数首先获取输入信号的长度N,并计算输出信号的长度M。然后,根据输入信号的每个采样点,计算输出信号的起始位置start和结束位置stop,并对输出信号的相应位置赋值。最后,函数返回输出信号y。
net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立网络 q=sim(net,p); e=q-T; plot(p,q); %画训练误差曲线 q=sim(net,X); e=q-Y; plot(X,q); %画测试误差曲线 训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。 第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入...
title('Point Spread Function')运行这段代码将生成双螺旋点扩散函数的相位分布图像和点扩散函数图像。左...
(1)newrb() 该函数可以用来设计一个近似径向基网络(approximate RBF)。调用格式为: [net,tr]=newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF) 1. 其中P为Q组输入向量组成的R*Q位矩阵,T为Q组目标分类向量组成的S*Q维矩阵。GOAL为均方误差目标(Mean Squard Error Goal),默认为0.0;SPREAD为径向基函数的扩展速度,默认为1;MN...
1.net = newrbe(P,T,spread) newrbe()函数可以快速设计一个径向基函数网络,且是的设计误差为0。第一层(径向基层)神经元数目等于输入向量的个数,加权输入函数为dist,网络输入函数为netprod;第二层(线性层)神经元数模有输出向量T确定,加权输入函数为dotprod,网络输入函数为netsum。两层都有阀值。 第一层的权值初...
是绘制一维曲线的基本函数,但在使用此函数之前,我们需先定义曲线上每一点的x及y座标。下例可画出一条正弦曲线: close all; %linspace(5,100,20)和5:5:100的区别在于前者已知元素总个数而不知道步长,后者已知步长不知元素个数,这两者的效果是一样的 ...
spread使用默认 net=newrbe([x1;x2],F);%%网络的效果验证%将原数据回带,测试网络效果 ty=sim(net,[x1;x2]);%%使用图像来看网络对非线性函数的拟合效果 figureplot3(x1,x2,F,'rd');hold on;plot3(x1,x2,ty,'b-.');view(113,36);title('RBF神经网络的拟合效果');xlabel('x1')ylabel('x2')...
net=newrbe(P,T,SPREAD) radbas() 该函数为径向基传递函数。其调用格式为 A=radbas(N) info=radbas(code) 其中,N为输入向量的S*Q维矩阵,A为函数返回矩阵,与N一一对应,即N中对的每个元素通过径向基函数得到A。 info=radbas(code)表示根据code值的不同返回有关函数的不同信息。
（1）可以试一试spread函数，SPREAD(a,d,n)以某维d扩展数组a的元素n次。（2）既然matmul只能适用于2维矩阵，那么就把原来的一维数组统一改写成n×1的二维矩阵。（3）dotproduct就是求向量积，至于你说的数组和二维矩阵相乘是什么鬼，我猜也就是matmul可以实现的功能吧，看第（2）个答案。（4）这个...
Spread使用默认。 net=newrbe([x1;x2],F) %% 网络的效果验证 % 我们将原数据回带,测试网络效果: ty=sim(net,[x1;x2]); % 我们使用图像来看网络对非线性函数的拟合效果 figure plot3(x1,x2,F,'rd'); hold on; plot3(x1,x2,ty,'b-.'); view(113,36) title('可视化的方法观察准确RBF神经...