智能控制自适应RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种有效的控制方法，它可以根据系统的输入和输出数据进行自适应调节，以实现对系统的精确控制。本文将介绍如何使用MATLAB来运行智能控制自适应RBF神经网络控制程序。
步骤一：准备数据集 首先，我们需要准备一个数据集，其中包含系统的输入和输出数据。可以通过仿真或实验来获取这些数据。假设我们的数据集包含m个样本，每个样本有n个输入和一个输出，可以表示为一个m×(n+1)的矩阵，其中最后一列是输出数据。将数据集保存为一个CSV文件。
步骤二：加载数据集
使用MATLAB的csvread()函数加载数据集，并将输入和输出数据分离开。
data = csvread('dataset.csv'); % 加载数据集
inputs = data(:, 1:n); % 输入数据
outputs = data(:, n+1); % 输出数据
步骤三：数据归一化 为了提高训练的效果，我们需要对输入和输出数据进行归一化处理。这可以通过将数据缩放到一个固定的范围内来实现，例如[0,1]。
inputs = normalize(inputs); % 归一化输入数据
outputs = normalize(outputs); % 归一化输出数据
步骤四：划分训练集和测试集 为了评估训练出的神经网络的性能，我们将数据集划分为训练集和测试集。通常，将80%的数据用于训练，剩下的20%用于测试。
trainRatio = 0.8; % 训练集比例
testRatio = 1 - trainRatio; % 测试集比例
[trainInputs,trainOutputs,testInputs,testOutputs] = splitData(inputs,outputs,trainRatio);
步骤五：训练RBF神经网络
使用MATLAB的newrb()函数来训练RBF神经网络。该函数将根据训练数据自动调整网络的权重和偏置。
hiddenSize = 10; % 隐藏层神经元数目
net = newrb(trainInputs',trainOutputs',0,1,hiddenSize); % 训练RBF神经网络
步骤六：测试神经网络
使用测试集来评估训练出的神经网络的性能。使用sim()函数进行预测，并将预测结果与测试集的实际输出进行比较。
predictedOutputs = sim(net,testInputs'); % 使用RBF神经网络进行预测
mse = mean((predictedOutputs - testOutputs').^2); % 计算均方误差
步骤七：性能评估 根据测试结果，我们可以使用各种性能指标来评估训练出的神经网络的性能，例如均方误差（Mean Squared Error）。
步骤八：绘制结果 最后，我们可以使用MATLAB的图形绘制函数来可视化训练和测试结果。例如，可以绘制预测输出与实际输出的对比图。
plot(testOutputs,'r'); % 实际输出
hold on;
plot(predictedOutputs,'b'); % 预测输出
legend('Actual','Predicted');
xlabel('Sample');
ylabel('Output');
title('Comparison of Actual and Predicted Outputs');
以上是一个使用MATLAB运行智能控制自适应RBF神经网络控制程序的简要方案。通过这个方案，我们可以加载数据集，训练神经网络，测试网络的性能，并绘制结果。根据需要，我们可以进一步优化模型和调整参数来改进控制性能。
