基于梯度法的RBF 网设计算法

gghhjj

1. SamNum = 100; % 训练样本数
   
2. TargetSamNum = 101; % 测试样本数
   
3. InDim = 1; % 样本输入维数
   
4. UnitNum = 10; % 隐节点数
   
5. MaxEpoch = 5000; % 最大训练次数
   
6. E0 = 0.9; % 目标误差
   
7. % 根据目标函数获得样本输入输出
   
8. rand('state',sum(100*clock))
   
9. NoiseVar = 0.1;
   
10. Noise = NoiseVar*randn(1,SamNum);
    
11. SamIn = 8*rand(1,SamNum)-4;
    
12. SamOutNoNoise = 1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);
    
13. SamOut = SamOutNoNoise + Noise;
    
14. TargetIn = -4:0.08:4;
    
15. TargetOut = 1.1*(1-TargetIn+2*TargetIn.^2).*exp(-TargetIn.^2/2);
    
16. figure
    
17. hold on
    
18. grid
    
19. plot(SamIn,SamOut,'k+')
    
20. plot(TargetIn,TargetOut,'k--')
    
21. xlabel('Input x');
    
22. ylabel('Output y');
    
23. Center = 8*rand(InDim,UnitNum)-4;
    
24. SP = 0.2*rand(1,UnitNum)+0.1;
    
25. W = 0.2*rand(1,UnitNum)-0.1;
    
26. lrCent = 0.001; % 隐节点数据中心学习系数
    
27. lrSP = 0.001; % 隐节点扩展常数学习系数
    
28. lrW = 0.001; % 隐节点输出权值学习系数
    
29. ErrHistory = []; % 用于记录每次参数调整后的训练误差
    
30. for epoch = 1:MaxEpoch
    
31. AllDist = dist(Center',SamIn);
    
32. SPMat = repmat(SP',1,SamNum);
    
33. UnitOut = radbas(AllDist./SPMat);
    
34. NetOut = W*UnitOut;
    
35. Error = SamOut-NetOut;
    
36. %停止学习判断
    
37. SSE = sumsqr(Error)
    
38. % 记录每次权值调整后的训练误差
    
39. ErrHistory = [ErrHistory SSE];
    
40. if SSE<E0, break, end
    
41. for i = 1:UnitNum
    
42. CentGrad = (SamIn-repmat(Center(:,i),1,SamNum))...
    
43. *(Error.*UnitOut(i,*W(i)/(SP(i)^2))';
    
44. SPGrad = AllDist(i,.^2*(Error.*UnitOut(i,*W(i)/(SP(i)^3))';
    
45. WGrad = Error*UnitOut(i,';
    
46. Center(:,i) = Center(:,i) + lrCent*CentGrad;
    
47. SP(i) = SP(i) + lrSP*SPGrad;
    
48. W(i) = W(i) + lrW*WGrad;
    
49. end
    
50. end
    
51. % 测试
    
52. TestDistance = dist(Center',TargetIn);
    
53. TestSpreadsMat = repmat(SP',1,TargetSamNum);
    
54. TestHiddenUnitOut = radbas(TestDistance./TestSpreadsMat);
    
55. TestNNOut = W*TestHiddenUnitOut;
    
56. plot(TargetIn,TestNNOut,'k-')
    
57. % 绘制学习误差曲线
    
58. figure
    
59. hold on
    
60. grid
    
61. [xx,Num] = size(ErrHistory);
    
62. plot(1:Num,ErrHistory,'k-');

复制代码

nicaili

??? Error: File: C:\MATLAB7\work\jiyutidufaderbf.m Line: 43 Column: 20
Missing variable or function.
*(Error.*UnitOut(i,*W(i)/(SP(i)^2))';

新手，想从你这里学学。不知道错哪了？

civilkf

程序中如下内容有错误：
CentGrad = (SamIn-repmat(Center(:,i),1,SamNum))...
*(Error.*UnitOut(i,*W(i)/(SP(i)^2))';
SPGrad = AllDist(i,.^2*(Error.*UnitOut(i,*W(i)/(SP(i)^3))';
WGrad = Error*UnitOut(i,';
应改为：
    CentGrad = (SamIn-repmat(Center(:,i),1,SamNum))...
                  *(Error.*UnitOut(i,:)*W(i)/(SP(i)^2))';
        SPGrad = AllDist(i,:).^2*(Error.*UnitOut(i,:)*W(i)/(SP(i)^3))';
        WGrad = Error*UnitOut(i,:)';
可参考魏海坤编著的《神经网络结构设计的理论与方法》（国防工业出版社）一书

[ 本帖最后由 civilkf 于 2008-7-16 10:00 编辑 ]