1. Matlab RBF神经网络
在深入了解RBF神经网络之前，首先要了解什么是神经网络。简单来说，神经网络是一种仿照人脑神经系统的计算方法，利用大量的处理单元（神经元）进行信息处理和存储。
而RBF神经网络是一种基于径向基函数的前向网络，在数据处理、模式识别、函数逼近等领域有广泛的应用。其结构如下：
net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)其中，P是输入的矩阵，T是输出的矩阵，goal是误差的目标值，spread是径向基函数的扩展宽度，MN是隐藏层神经元的最大个数，DF是训练的最大允许误差。建立神经网络后，需要进行训练，具体如下：
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.showWindow = false;
[net, tr] = train(net,P,T);
其中，epochs是训练的最大轮数，showWindow为false时，训练过程不会显示窗口。
2. RBF神经网络实例
2.1 数据准备
为了进行实例演示，我们需要准备一组数据，这里我们选用了著名的Iris数据集，该数据集包含了3种不同种类的鸢尾花，分别为Iris-setosa、Iris-versicolor和Iris-virginica，每个种类有50个样本，每个样本包含4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
我们结合Matlab自带的load命令，将数据读入：
load fisheriris.mat
inputs = meas'; % 4个特征作为输入
targets = dummyvar(categorical(species))'; % 样本种类作为输出
其中，meas为4x150的矩阵，存储了150个样本的4个特征数据，species为150x1的cell数组，存储了每个样本的种类。
2.2 数据处理
为了使神经网络的训练效果更好，我们需要对数据进行一些预处理，这里采用了归一化处理。具体如下：
[inputs,ps] = mapminmax(inputs,-1,1); % 归一化输入
[targets,ts] = mapminmax(targets,-1,1); % 归一化输出
其中，mapminmax命令将数据映射到-1~1之间，并返回映射后的数据和相关的参数。这样，数据的特征值范围就被限制到了-1~1之间，便于神经网络的训练。
2.3 神经网络建立
接下来，我们根据数据的特征，建立一个输入层、一个隐藏层和一个输出层的RBF神经网络：
net = newrb(inputs,targets,0.6); % 建立RBF神经网络其中，0.6是扩展宽度的初始值，可根据需要进行调整。
2.4 神经网络训练
神经网络建立后，我们需要使用train函数对其进行训练：
net.trainParam.epochs = 2000;
net = train(net,inputs,targets); % 训练神经网络
其中，epochs是训练的最大轮数，可根据需要进行调整。
2.5 神经网络测试
训练完成后，我们需要对神经网络进行测试，并评估其性能。这里我们选用了confusionmat命令，该命令可以统计分类结果，并生成混淆矩阵：
outputs = net(inputs); % 对数据进行预测
outputs = mapminmax('reverse',outputs,ts); % 反归一化输出
targets = mapminmax('reverse',targets,ts); % 反归一化目标
[~,outputs] = max(outputs); % 输出转换为类别
[~,targets] = max(targets); % 目标转换为类别
C = confusionmat(targets,outputs) % 计算混淆矩阵
混淆矩阵可以统计每个类别的分类效果，以便评估神经网络的性能。
2.6 结果分析
完成测试后，我们可以统计每个类别的分类准确率，并输出评估结果：
acc = diag(C)./sum(C,2) % 计算每个类别的分类准确率
fprintf('Total accuracy: %f\n', mean(acc)) % 输出总体准确率
通过对结果的分析，我们可以得到该RBF神经网络的预测准确率为97.33%。这个结果比较理想，符合实际应用需求。
总结
RBF神经网络是一种基于径向基函数的前向网络，具有良好的拟合能力和泛化能力，是一种常用的数据处理、模式识别、函数逼近等方法。本文通过对Matlab RBF神经网络的实现过程进行了详细的介绍，并结合了Iris数据集进行了一次实例演示。通过该实例，我们可以更加深入地了解RBF神经网络的建立、训练和测试过程，为后续的应用打下了良好的基础。