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r43
- 鲁棒控制器设计，由于RBF网络可以实现任意逼近的非线性关系，它的目标是要做到误差平方和最小，与非线性PCA的目标一致，所以上述非线性PCA的模型可以通过采用两个RBF网络来实现非线性正变换 和反变换 。RBF网络是一个三层前馈网络，隐层采用径向基函数作为激励函数。第一个RBF网络把高维空间的数据映射到低维空间（如图4），第二个RBF网络将前面网络输出的低维空间数据再映射到高维空间，实现数据恢复(如图5)。这两个网络分别进行训练。-robust controller design, as RBF
RBFFunction
- RBF网络用于函数逼近的一个程序！内部包含几个关于RBF网络的几个算法。-RBF network for function approximation of a process! Internal contains several of the RBF network of several algorithms.
RBF
- RBF神经网络函数逼近源程序，用于函数逼近。
RBFFunction
- RBF网络用于函数逼近 未使用神经网络工具箱.
RBFFunction
- rbf网络用于函数逼近，学习次数少，拟合曲线也较好
RBFnet
- RBF网络函数逼近，样本100个，测试数据100个
RBFwangluohanshubijin
- RBF网络用于函数逼近的程序，用的着的看看吧！
RBF
- 应用matlab编写的RBF神经网络算法，任意非线性函数逼近-Applications written in matlab RBF neural network algorithm, any nonlinear function approximation
LP
- 基于径向基神经网络的算法逼近低通滤波器，用Matlab编程实现-Based on RBF Neural Network Approximation algorithm low-pass filter, using Matlab programming
RBFFunction
- 利用rbf网络实现函数逼近的功能没使用神经网络工具箱-rbf function approximation implementation
MATLABprogram
- 基于Matlab环境编写的一些神经网络PID控制和模糊PID控制源代码，其中包含BP pid，CMAC PID,RBF PID，BP数值逼近算法，BP预测控制以及模糊PID。-Matlab-based environment for the preparation of a number of neural network PID control and fuzzy PID control of the source code, which includes BP pid, CMAC PID,
robotadaptivecontrol
- 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制，本例为双力臂仿真程序-The overall model-based RBF network approximation of the robot adaptive control, in this case simulation program for dual-arm
chap8_1
- 基于模糊rbf网络的逼近算法及仿真实例源代码，包括学习算法等-rbf
matlab-RBF
- 给予模型分块逼近的机器人RBF网络自适应控制，内有mdl模型和s-fun函数。-The approximation given model block robot RBF network adaptive control within mdl model and s-fun function.
chap10
- 使用RBF网络逼近y(k)=u(k)^3+y(k-1)/1+y(k-1)^2,遗传算法优化程序chap10_3a.m,RBF网络逼近函数子程序chap10_3b.m和chap10_3c.m-Using RBF network approximation y (k) = u (k) ^ 3+y (k-1)/1+y (k-1) ^ 2, genetic algorithm optimization procedures chap10_3a.m, RBF network approximation f
rbf
- rbf网络非线性的研究，RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接（即不需要通过权连接）映射到隐空间。基于神经网络的非线性回归系统,就是应用神经网络能逼近任意非线性函数这一特性而设计的。用于非线性函数逼近的前向神经网络主要有两种:BP 网络和RBF 网络。基于BP 网络的非线性函数逼近虽然在理论上是可行的,-Research rbf network nonlinear
matlab-RBF
- 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。-RBF network can approximate any nonlinear function, can handle regular system are difficult to resolve, with good generalization ability,
RBF-network
- 粒子群算法优化RBF网络 径向基函数( RB F ) 神经网络是一种具有全局收敛 的前向网络， 通过中间层神经元的非线性传递 ， 能够实 现任意的从输入空间到输出空间的映射， 可以唯一任 意精度逼近任何连续函数-rbf network
RBF神经网络
- 利用RBF和BP神经网络中的工具箱函数去做函数逼近，(Making use of RBF neural network to do function approximation)
BP,RBF
- BP神经网络作为一种前馈性的神经网络，RBF神经网络由于其独特的联想记忆功能，常常用来用于识别和优化计算方问题上。分别对这两种算法用于对逼近非线性函数进行编程，观察其拟合情况后，用其他未训练的样本数据进行泛化能力分析。(BP neural network is a feed-forward neural network. RBF neural network is often used to identify and optimize the computation problem due to