可以用newrb()或其他函数!

不久前我做过一个实验,是y=√x的拟合,可以稍微修改下即可

以下为我的源代码,希望有所帮助

%已知y=x^(-1/2),x分别取1:9 通过训练拟合,推测x=10和11时的y值

clear all;

P=1:1:9;

T=P.^(1/2);

P2=1:1:11;

T2=P2.^(1/2);

% 神经元数逐步增加,最多就是训练样本个数

goal = 1e-10; % 训练误差的平方和(默认为0)

spread = 10; % 此值越大,需要的神经元就越少(默认为1)

MN = size(P,2); % 最大神经元数(默认为训练样本个数)

DF = 1; % 显示间隔(默认为25)

t1=clock; % 计时开始

net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF);%training

datat=etime(clock,t1) %计算设计网络所用的时间

%----------------

plot(P2,T2,'ro'); %red 'o'号表示真实值

hold on

Y=sim(net,P2);

%mse = mean((T2-Y).^2) %均方误差

plot(P2,Y);

plot(P2,Y,'b*'); %blue '*'号表示真实值

x=10:1:11

y=sim(net,x)

hold off

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