% RBF 神經網絡用于函數擬合　
% clc
clear
% close all

%---------------------------------------------------
% 產生訓練樣本與測試樣本
 trnx = 1:2:200; % 訓練樣本，每一列為一個樣本
 trny = sin(trnx*0.1);% 訓練目標，行向量
 
  trny(1:10:100)=trny(1:10:100)+rand(1,10);%增加噪聲干擾
 
 tstx= 2:2:200; % 測試樣本，每一列為一個樣本
 tsty= sin(tstx*0.1); % 測試目標，行向量
%---------------------------------------------------
% 訓練與測試
tic
net = newgrnn(trnx,trny);       % 訓練
py = sim(net,tstx) ;                 % 測試 - 輸出為預測值
toc
%---------------------------------------------------
% 結果作圖
figure
 plot(1:length(tstx),tsty,'r+:',1:length(tstx),py,'bo:')
title('+為真實值，o為預測值')