文件名称:rbf_atrifical_neual_networks
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① 样本数据从MATLAB命令窗口或新建一M文件作为数据输入文件，样本输入变量名为samin,样本输出变量名samout 样本个数和每个样本的维数可任意，样本输出的个数与样本个数应一致，即保证每个样本都对应一个期望输出，但每个输出的维数不要求与输入的维数相同，可任意；
② 聚类中心的个数（即基函数的个数）可根据实际情况调整；同样可调整参数的还有重叠系数、聚类中心最大更新次数、聚类中心更新终止误差；
③ 训练结束后进行测试时，要求输入的测试数据与样本具有相同的维数，测试数据的个数可任意；
④ 如果训练样本是二维的，则数据中心聚类的结果可用一平面图显示出来；同样测试数据的输出是一维的话也可显示出来；
-RBF artifical neual networks
② 聚类中心的个数（即基函数的个数）可根据实际情况调整；同样可调整参数的还有重叠系数、聚类中心最大更新次数、聚类中心更新终止误差；
③ 训练结束后进行测试时，要求输入的测试数据与样本具有相同的维数，测试数据的个数可任意；
④ 如果训练样本是二维的，则数据中心聚类的结果可用一平面图显示出来；同样测试数据的输出是一维的话也可显示出来；
-RBF artifical neual networks
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