文件名称:Untitled2
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- 上传时间:2018-01-15
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k—means函数,RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。(k-means function, RBF network can approximate any non-linear function, can deal with difficult-to-resolve regularity in the system, has good generalization ability, and has a fast learning convergence speed. It has been successfully applied to nonlinear function approximation , Time series analysis, data classification, pattern recognition, information processing, image processing, system modeling, control and fault diagnosis.)
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文件名 | 大小 | 更新时间 |
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Untitled2.m | 7347 | 2018-01-03 |
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