利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。 输入和输出维数可以多维。 实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

使用MATLAB软件中的simulink模块，进行RBF神经网络PID控制仿真，实测成功！！

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断研究.pdf基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断研究.pdf

用matlab实现RBF神经网络

rbf神经网络的建模、模块化matlab程序与simulink的仿真，以及结果显示

PSO-RBF的matlab实现程序，很好用，希望对大家有所帮助

for i=1:popcount pop(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子位置 V(i,:)=rand(1,9);%初始化粒子速度 %计算粒子适应度值 Center=pop(i,1:3); SP=pop(i,4:6); W=pop(i,7:9); Distance=dist(Center',SamIn); SPMat=repmat(SP',1,SamNum);%repmat具体作用 UnitOut=radbas(Distance./SPMat); NetOut=W*UnitOut;%网络输出 Error=SamOut-NetOut;%网络误差 %SSE=sumsqr(Error); %fitness(i)=SSE; RMSE=sqrt(sumsqr(Error)/SamNum); fitness(i)=RMSE; %fitness(i)=fun(pop(i,:)); end

刘金琨著-RBF神经网络自适应控制-全书程序-童叟无欺

最小二乘法训练RBF神经网络的源程序 能够运行

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