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空空如也

梯度RBF的基本MATLAB实现

%记录每次权值调整后的训练误差 ErrHistory=[ErrHistory SSE]; if SSE<E0,break,end for i=1:UnitNum 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,:)'; Center(:,i)=Center(:,i)+IrCent*CentGrad; SP(i)=SP(i)+IrSP*SPGrad; W(i)=W(i)+IrW*WGrad;

2015-04-23

PSO-RBF的MATLAB程序实现

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

2015-04-23

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