clc;
clear;
close?all;

%產生學習數據generate?the?learing?data
ld=400;?%???????
x=rand（2ld）;?%在0和1之間隨機產生2*400的行列式
x=（x-0.5）*1.5*2;?%-1.5?1.5?
x1=x（1:）;%1*400的行向量
x2=x（2:）;%1*400的行向量
F=20+x1.^2-10*cos（2*pi*x1）+x2.^2-10*cos（2*pi*x2）;%行向量


%生成RBF神經網絡
net=newrb（xF0.001）;%%%x是輸入，F是目標輸出

%?yb=sim（netx）;
%?x1=reshape（x12020）;
%?x2=reshape（x22020）;
%?yb=reshape（yb2020）;
%?F=reshape（F2020）;
%?figure
%?subplot（131）;
%?mesh（x1x2F）;
%?subplot（132）;
%?mesh（x1x2yb）;


%%產生測試數據
interval=0.1;
[i?j]=meshgrid（-1.5:interval:1.5）;
row=size（i）;

tx1=i（:）;
tx1=tx1‘;

tx2=j（:）;
tx2=tx2‘;

tx=[tx1;tx2];%三維空間的平面測試坐標（xy），兩行

%testing
ty=sim（nettx）;%把測試坐標輸入，進行逼近

v=reshape（tyrow）;
figure
subplot（132）
mesh（ijv）;
title（‘預測圖像‘）
zlim（[060]）

%plot?the?original?function
interval=0.1;
[x1?x2]=meshgrid（-1.5:interval:1.5）;
F?=?20+x1.^2-10*cos（2*pi*x1）+x2.^2-10*cos（2*pi*x2）;
subplot（131）
mesh（x1x2F）;
title（‘實際數據‘）
zlim（[060]）

%plot?the?error
subplot（133）
mesh（x1x2F-v）;
title（‘誤差‘）
zlim（[060]）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1166??2013-11-29?20:48??rbf_approx.m
?????文件????????5655??2013-11-28?12:47??SVM_approx.m