搜索资源列表
RBF
- 通过基本的RBF神经网络来实现对非线性函数的拟合-Through basic RBF neural network to achieve the nonlinear function fitting
RBF
- 采用RBF神经网络对PID参数进行优化，并采用阶跃输入和sin输入验证算法有效性-RBF neural network PID parameters are optimized, using step input and input validation algorithm validity of sin
rbf
- rbf神经网络编程 rbf神经网络编程 rbf神经网络编程-rbf neural network. rbf neural network.rbf neural network.rbf neural network.
RBF-neural-network-nonlinear-system
- RBF神经网络非线性系统的输出反馈控制，及英语原文资料。-Output Feedback Control of RBF neural network nonlinear system, and the English original data.
rbf_dsp_line
- 基于DSP28335的RBF神经网络设计实现(Design and implementation of RBF neural network based on DSP28335)
rbf
- 实现径向基神经网络的matlab预测，较好的完成了神经网络的预测控制性能。(Matlab prediction of radial basis function neural networks)
PSO-RBF
- 粒子群优化算法智能优化RBF神经网络~~~~~~~~~~~~~(Intelligent optimization, BP neural network)
第10章 模糊逼近算法
- RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络。(The learning process of RBF networks is similar to the learning process of BP networks. The mai
RBF_PID
- RBF神经网络算法，通过MATLAB软件实现神经网络控制算法(RBF neural network algorithm, through MATLAB software to achieve neural network control algorithm)
chap4
- 基于单神经元网络的pid智能控制，基于bp神经网络整定的pid控制，基于rbf神经网络整定的pid控制(PID intelligent control based on single neuron network, PID control based on BP neural network tuning, PID control based on RBF neural network tuning)
function fitting
- Bp\感知器\SVM\RBF的神经网络函数拟合程序，其中大部分都是一维输入一维输出，特别适合刚入门的学习者。(These Program were BP\PERCEPTION\rbf\svm function fitting used matlab)
rbfPID
- 基于RBF径向基函数神经网络的PID在线整定，里边的目标函数可自行修改(Based on RBF Radial Basis Function Neural Network PID online tuning, the inside of the objective function can be modified)
rbfid
- 简单的RBF神经网络逼近例程，可做为函数调用(A simple RBF neural network approximation routine that can be called a function call)
RBF-k均值聚类
- RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值。RBF权值的初始聚类方法较为复杂，比较简单的有K均值聚类，复杂的有遗传聚类，蚁群聚类等，这个RBF网络的程序是基于K均值聚类的RBF代码。(RBF (radial basis function network) is an important neural network. The training of RBF network is divided
神经网络
- 利用RBF网络进行仿真实验，进行数据的分类(Using RBF network to carry out simulation experiments and classify the data)
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- 通过pso优化rbf神经网络来提高信号的预测效果，以达到比单独使用rbf神经网络更好的预测效果(Optimize rbf neural network through pso to improve signal prediction performance to achieve better prediction effect than using rbf neural network alone)
chap6
- 神经网络简单介绍，BP神经网络在线和离线辨识，RBF神经自适应控制。(Neural network is introduced simply, BP neural network is identified online and offline, and RBF neural adaptive control.)
RBF拟合
- 用径向基神经网络拟合一个函数关系。熟悉用神经网络完成拟合的过程(Fitting a function relationship with RBF neural network)
RBFchapter7
- RBF应用于非线性回归，其中chapter7.1.m为严格(Exact)径向基网络来实现非线性的函数回归chapter7.2.m为RBF网络对同一函数拟合(The application of RBF in nonlinear regression)
code
- 用遗传算法GA优化RBF神经网络，对柴油机进行故障诊断(Optimization RBF neural network using genetic algorithm GA, diesel engine troubleshooting)