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资源说明：标题中的“多输入多输出RBF神经网络MATLAB程序”是指使用MATLAB编程实现的一种神经网络模型，即径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络，该网络适用于处理具有多个输入和多个输出的复杂问题。RBF网络以其非线性映射能力和快速收敛特性，在模式识别、函数逼近、系统辨识等领域有广泛应用。
RBF神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收多维输入数据，隐藏层由一系列径向基函数组成，这些函数通常以高斯函数为代表，根据输入数据的距离来决定网络的响应。输出层则通过加权和的方式将隐藏层的输出转换为最终的多维输出结果。在MATLAB中，可以通过神经网络工具箱来创建和训练RBF网络。
描述中提到的“RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）”，意味着在训练过程中，用户可以根据实际需求调整网络的关键参数，如隐藏层的神经元数量（这影响网络的拟合能力）和学习率（影响网络的学习速度）。这些参数的调整对于优化网络性能至关重要，因为不同的问题可能需要不同的网络结构和学习策略。
“输入和输出维数可以多维”意味着这种RBF网络可以处理具有任意多输入特征和任意多输出变量的问题。这对于处理复杂的数据集非常有用，比如在图像识别中，输入可能是图像的像素值，而输出可能是物体类别或者特征。
“实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。”这一句话展示了RBF网络在函数逼近任务上的能力。函数逼近是神经网络应用的一个经典示例，通过训练网络来拟合已知函数，例如正弦函数y=sin(t)，可以评估网络的泛化能力和拟合质量。RBF网络由于其强大的非线性表达能力，往往在这样的任务中表现优秀。
在压缩包内的文件"e368d7dc4c994574b5b4303ec585fc53"很可能是一个MATLAB程序文件，包含了实现多输入多输出RBF神经网络的代码。使用者可以通过阅读和运行这个文件来了解和学习如何在MATLAB中构建和训练RBF网络，以及如何应用它进行多维数据的预测和建模。文件可能包括了数据预处理、网络结构设定、训练过程、测试与评估等部分，这些都是理解和掌握RBF神经网络的重要环节。通过分析和实践这个代码，可以深入理解RBF网络的工作原理，并且能够灵活应用到其他类似的工程项目中。
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