newrb设计了径向基网络，调用格式：
net = newrb
[net,tr] = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)
P-Q组输入向量组成的R×Q维矩阵；
T-Q组目标分类向量组成的S×Q维矩阵；
goal-
均方误差,默认值为0；
spread-径向基函数的扩展速度,默认值为1；
MN-神经元的最大数目,默认是Q
DF-两次显示之间所添加的神经元数目,默认值为25；
net-
返回值，一个径向基网络；
tr-返回值，训练纪录。
该函数设计的径向基网络net可用于函数逼近。径向基函数的扩展速度spread越大，函数的拟合就越平滑。但是，过大的spread意味着需要非常多的神经元以适应函数的快速变化。如果spread设定过小，则意味着需要许多神经元来适应函数的缓慢变化，这样一来，设计的网络性能就不会很好。