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rbf.rar
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RBFxunlian
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RBF
- 利用RBF进行时间序列的预测，可用于故障诊断中的参数估计和预测-Use of RBF for time series prediction can be used for fault diagnosis of parameters estimates and projections
nn
- 线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网格，Elman神经网络，RBF神经网络；在模型应用模块中实现了六种实际应用：RBF网络的船用柴油机故障诊断，BP网络的齿轮箱故障诊断，SOM网络的回热系统故障诊断，BP网络的设备状态分类器，SOM网络的人口比例样本分类，SOM网络的土壤性状样本分类。-Linear neural network, BP neural network, Hopfield neural network, Elman neural network, RBF neural
NeuralNetworkRBFClassifications
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rbf
- rbf神经网络用于机械故障的诊断，模式识别，分类等-rbf neural networks for machine fault diagnosis, pattern recognition, classification, etc.
fenlei
- rbf神经网络用于分类识别，故障诊断，模式识别，自己编写的-rbf neural network for classification and recognition, fault diagnosis, pattern recognition, have written
gzzd1_pso
- 基于PSO算法的故障诊断分析-简单算例 scr ipt file:gzzd1_PSO.m 找出最能解释警报信号的故障假说 目标函数E(s),4维函数-PSO algorithm based fault diagnosis- A simple example scr ipt file: gzzd1_PSO.m find the best hypothesis to explain the failure warning signal objective function E (s),
Wavuagnosis
- 小波分解和RBF网络的三极管电路故障诊断Wavelet decomposition and RBF network transistor circuit fault diagnosis-Wavelet decomposition and RBF network transistor circuit fault diagnosis
0408
- vb rbf故障诊断软件编程 ，自己建立的，-vb rbf fault diagnosis software program, created their own,
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- 基于rbf网络的变压器故障诊断，用bp算法编写的matlab程序诊断变压器故障-Rbf network-based transformer fault diagnosis, written with the bp algorithm matlab program for Transformer Fault Diagnosis
RBF
- RBF故障诊断，实现针对多种故障的模式识别-RBF fault diagnosis
RBF
- 在柴油机故障诊断中进行故障分类的RBF的程序设计-In the diesel engine fault diagnosis for fault classification of RBF program design
youhua-rbf-de-suanfa
- 粒子群算法优化神经网络的参数，应用到故障诊断的应用中去-Parameters particle swarm optimization neural network is applied to fault diagnosis of the application to
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遗传优化
- 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, regularity can handle within the system to parse, has good generalization ability and
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, regularity can handle within the system to parse, has good generalization ability and
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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 sys
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)
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。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network