rbfmatlab代码（rbf函数）

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本文目录一览：

• 1、matlab中代码rbf_var = 0.1是什么意思
• 2、matlab程序代码 RBF神经网络车牌识别
• 3、matlab中用RBF神经网络做预测的代码怎么写
• 4、毕设临近，哪位大神会用matlab编写RBF神经网络的代码
• 5、MATLAB RBF 代码

matlab中代码rbf_var = 0.1是什么意思

这就是一个变量赋值.

你最好把完整程序贴上来,大家才能分析.

matlab程序代码 RBF神经网络车牌识别

车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号，目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

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

毕设临近，哪位大神会用matlab编写RBF神经网络的代码

那篇《基于RBF神经网络的校园网络流量预测研究》里的数据看不到，请把数据贴出来便于分析编写其代码。

MATLAB RBF 代码

%% 清空环境变量

clc

clear

%% 产生输入 输出数据

% 设置步长

interval=0.01;

% 产生x1 x2

x1=-1.5:interval:1.5;

x2=-1.5:interval:1.5;

% 按照函数先求得相应的函数值，作为网络的输出。

F =20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);

%% 网络建立和训练

% 网络建立 输入为[x1;x2],输出为F。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神经网络的拟合效果')

xlabel('x1')

ylabel('x2')

zlabel('F')

grid on

rbfmatlab代码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于rbf函数、rbfmatlab代码的信息别忘了在本站进行查找喔。