你误解了我的回答。
而不是使用NEWRB有限的灵活性,考虑FITNET回归和曲线拟或PATTERNNET分类和模式识别(调用FEEDFORWARDNET)。问题是替换
net.layers (1)。transferFCN =“tansig”;
与
net.layers (1)。transferFCN =“radbas”;
创建一个RBF和更大的灵活性。
与radbas建立基线的一个子集的表演后,你可以替换radbas柯西或其他功能比较。
这将是多,比使用NEWRB容易得多。
希望这个有帮助。
谢谢你的正式接受我的答案
格雷格
