要使用PSO優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，首先需要安裝MATLAB的遺傳算法工具箱（GA Toolbox）。然后，可以使用以下步驟進(jìn)行優(yōu)化：

1. 定義RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括輸入層、隱藏層和輸出層。
2. 初始化種群，包括每個個體的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。
3. 計算每個個體的適應(yīng)度值，通常使用交叉熵?fù)p失函數(shù)。
4. 更新每個個體的權(quán)重和偏置，以最小化交叉熵?fù)p失。
5. 重復(fù)步驟3-4，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)或滿足收斂條件。

以下是一個簡單的示例代碼：

% 定義RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
net = rbfnet(nf, ns, nh, nt);

% 初始化種群
pop = popsize;
for i = 1:pop
    % 生成隨機(jī)權(quán)重和偏置
    weights = randi([0,1], [nf,ns]);
    biases = randi([0,1], [nh,nt]);
    % 計算適應(yīng)度值
    fitness = crossentropy(net, inputs(i), outputs(i));
end

% 使用遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
while true
    % 計算當(dāng)前種群的平均適應(yīng)度值
    avg_fitness = mean(fitness);
    % 如果平均適應(yīng)度值小于閾值，則停止優(yōu)化
    if avg_fitness < threshold
        break;
    end
    % 更新種群
    for i = 1:pop
        % 計算交叉熵?fù)p失函數(shù)
        loss = crossentropy(net, inputs(i), outputs(i));
        % 更新權(quán)重和偏置
        weights = weights + random_gain * (loss - fitness);
        biases = biases + random_gain * (loss - fitness);
    end
    % 將新種群賦值給pop
    pop = pop + 1;
end

% 訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
net = train(net, inputs, outputs);

注意：這個示例代碼僅供參考，實(shí)際應(yīng)用時可能需要根據(jù)具體問題進(jìn)行調(diào)整。