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基于matlab編程RBF預測蒙脫土納米復合材料的雙指標性能        [↓跳到下載地址]
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運行環境:Win9X/2000/XP/2003/

源碼語言:簡體中文

源碼類型:源碼程序 - 算法設計

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更新時間:2015-10-16 19:38:59

源碼簡介

%  聚丙烯/蒙脫土納米復合材料的雙指標性能的RBF預測模型
%t_data為原始數據,其中前三列是輸入向量,后兩列是輸出的目標向量
t_data=[
1 10 80 33.92 69.3
1 20 100 34.49 34.7
1 30 50 34.38 18.7
3 10 50 33.44 21.3
3 20 80 33.23 21.3
3 30 100 33.58 20.0
5 10 100 31.89 20.0
5 20 50 29.51 25.3
5 30 80 31.59 25.3];
t_data=t_data';
tt1=t_data(4:5,:);
%t_data分別表示歸一化后的向量
for i=1:5
    t_data(i,:)=(t_data(i,:)-min(t_data(i,:)))/(max(t_data(i,:))-min(t_data(i,:)));
end
t_data=t_data';
%初始化數據,tt為目標向量,x為輸入向量
tt=t_data(:,4:5);x=t_data(:,1:3);tt=tt';
%隨機選取中心
c=x;
%定義delta平方為樣本各點的協方差之和
delta=cov(x');
delta=sum(delta);
%隱含層輸出R
for i=1:1:9
  for j=1:1:9
     R(i,j)=((x(i,:)-c(j,:)))*((x(i,:)-c(j,:))');
     R(i,j)=exp(-R(i,j)./delta(j));
  end
end
%輸入向量p
p=R;
%建立神經網絡模型
r=radbas(p);
err_goal=0.001;
sc=3;
net=newrb(p,tt,err_goal,sc,1000,1);
%測試
ty=sim(net,p);
tE=tt-ty;
tSSE=sse(tE);
tMSE=mse(tE);
tt=tt1;

ty1=ty(1,:)*(max(tt(1,:))-min(tt(1,:)))+min(tt(1,:));
ty2=ty(2,:)*(max(tt(2,:))-min(tt(2,:)))+min(tt(2,:));
%預測(測試)曲線
figure;
 plot(tt(1,:),'-+');
 hold on;
 plot(ty1,'r:*');
 legend('原始目標值','預測值');
 title('拉伸強度的RBF網絡模型預測結果輸出曲線');
 xlabel('輸入樣本點');
 ylabel('拉伸強度/Mpa');
 hold off;
 figure;
 plot(tt(2,:),'-+');
 hold on;
 plot(ty2,'r:o');
 legend('原始目標值','預測值');
 title('斷裂伸長率的RBF網絡模型預測結果輸出曲線');
 xlabel('輸入樣本點');
 ylabel('斷裂伸長率/%');
 hold off


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