声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 1770|回复: 4

[综合讨论] solverb这个函数怎么用呢?查不到资料

[复制链接]
发表于 2007-11-27 10:03 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
RT。
RBF网络的训练函数-solverb,它怎么用呢,我找不到相关的解释,在help里面只说这个函数已经被遗弃了,也就是说这个函数老了,不怎么用了,可是我现在需要用这个,用这个函数训练得到的网络可以有一些参数显示。
求助了,哪位老师能 帮助一下呢,不胜感激。
回复
分享到:

使用道具 举报

发表于 2007-11-27 11:19 | 显示全部楼层

回复 #1 abczitong 的帖子

如果是不用的老函数,肯定会有实现相同功能的替代函数
发表于 2007-11-27 11:20 | 显示全部楼层
SOLVERB Design radial basis network.
   
   This function is obselete.
   Use NEWRB to design your network.

NEWRB Design a radial basis network.

   Synopsis

     net = newrb
     [net,tr] = newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)

   Description

     Radial basis networks can be used to approximate
     functions.  NEWRB adds neurons to the hidden
     layer of a radial basis network until it meets
     the specified mean squared error goal.

    NET = NEWRB creates a new network with a dialog box.

    NEWRB(PR,T,GOAL,SPREAD,MN,DF) takes these arguments,
      P      - RxQ matrix of Q input vectors.
      T      - SxQ matrix of Q target class vectors.
      GOAL   - Mean squared error goal, default = 0.0.
      SPREAD - Spread of radial basis functions, default = 1.0.
      MN     - Maximum number of neurons, default is Q.
      DF     - Number of neurons to add between displays, default = 25.
    and returns a new radial basis network.

    The larger that SPREAD is the smoother the function approximation
    will be.  Too large a spread means a lot of neurons will be
    required to fit a fast changing function.  Too small a spread
    means many neurons will be required to fit a smooth function,
    and the network may not generalize well.  Call NEWRB with
    different spreads to find the best value for a given problem.

[ 本帖最后由 花如月 于 2007-11-27 11:21 编辑 ]

评分

1

查看全部评分

 楼主| 发表于 2007-11-28 22:23 | 显示全部楼层

回复 #2 花如月 的帖子

这个新函数我知道,但是这个两个功能还是有一些不同的,solverb是类似一种显式的建立方式,而newrb是一种隐式的,就是说在网络建立过程中的那些参数,比如中心节点,权值,都是不可见的,而我现在需要看到他们

这种情况怎么办呢?真心求教
发表于 2007-11-28 22:34 | 显示全部楼层

回复 #4 abczitong 的帖子

我对这方面不熟悉,等等其他人的意见吧
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-11-12 07:58 , Processed in 0.071925 second(s), 22 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表