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RBF
- 文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析，并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层 到隐含层采用传统的K一均值算法，隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习；蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索 路径，从而达到数据自动聚类的目的。结果表明，与蚁群算法相比，改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点，而蚁群算法 无须教师学习，并能够达到全局最优。
RBF_OLS
- 此程序是神经网络中径向基函数的OLS算法，在MATLAB中实现。用一个2－n－1结构的RBF网对SISO系统进行建模，网络的两个输入为u(k-1)和y(k-1)，输出为 y(k)。令y(0)=0，按飞线性系统产生200个样本，其中前100个样本用于训练，后100个样本用于测试。-This program is the radial basis function neural network of OLS algorithm is implemented in MATLAB. With a 2-n
k-rbf
- 程序是基于K均值聚类的RBF代码，很好的一个例子。-K means clustering procedure is based on the RBF code, a good example.
rbf_Kmeans
- Matlab环境下实现的RBF神经网络K均值聚类算法-Matlab environment to achieve the RBF neural network K-means clustering algorithm
lsm-rbf
- 一种最小二乘法的RBF网络 --- --- --- --- --- ---- radical basis function neural network ------------------------------------------ clear all close all global sp k w2 b2 unitcenters alldatanum=400 traindatanum=300 testdatanum=100
mykmeans
- matlab code for k-means for neural net RBF
RBFNN
- Three function for RBF neural network, using OLS,Rand and SGA function [newcenter,sigma,W,yh,rmse]=rbfols(p,t,tol) p 為輸入資料點，N×K矩陣，N是輸入資料維度，K是資料點數 t 為目標輸出值，1×K矩陣 tol 為指定容忍度或正確率 centers選定中心點，N×nc矩陣 sigma為 ? 值 W為輸出層權重，nc×1矩陣 y
rbf_Kmeans
- 基于k均值聚类方法的rbf网络源程序，有需要的就下载吧，-K means clustering method based on rbf network source, there is need to download it,
sf1847
- 数据挖掘建模工具，轻易实现BP神经网络、RBF神经网络、灰色系统、决策树、决策表、贝叶斯、懒惰算法、支持向量机、K均值聚类、Apriori关联规则、HotSpot关联规则、回归分析、指数平滑、季节移动平均及组合等算法建模。-Data mining modeling tools, easy to achieve BP neural network, RBF neural network, gray system, decision tree, decision table, Bayesian, l
RBF-k
- 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 (radial basis function neural network) network is an important neural network, RBF network training is divided into two steps, first step is to get through the initial clus
k-means-clustering-of-rbf-
- 聚类算法：聚类分析是指事先不了解一批样品中的每一个样品的类别 基于k均值聚类学习算法的rbf神经网络实现-Clustering algorithm: cluster analysis is the prior knowledge of each batch of samples in the sample of category learning algorithm based on k means clustering of rbf neural network
RBF-k-means
- 自己编写的RBF聚类程序，采用K均值聚类算法，希望对大家游泳！-Based on RBF neural network program code K-means clustering！
RBF
- 使用k-mean确定RBF网络隐层中心点，后使用改进的梯度下降算法实现径向基神经网络的c++源程序，开发环境vs2010，可直接加载到自己的项目中。-Determined using k-mean RBF hidden layer center, the use of the improved gradient descent algorithm RBF neural network c++ source code, development environment vs2010
RBF-k
- RBF-k均值聚类算法的matlab程序和样本数据，可用于RBF-k均值聚类算法的仿真。-RBF-k-means clustering algorithm matlab program and sample data, can be used to simulate the RBF-k-means clustering algorithm.
RBF
- 使用k均值聚类的方法生成一个rbf网络，各种参数与网络各层输出的调节非常灵活-construct a rbf neural network using k-means clustering
fenlei
- K均值聚类分析，可实现2/3/4类的分类，适用于初学者，为实现5/6类的分类提供想法(k-means clustering analysis)
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
Untitled2
- 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
七个RBF神经网络的源程序
- 包含了RBF源代码，可以用于RBF神经网络编程，其中包括RBF聚类，K均值聚类等(It includes the RBF source code, which can be used for RBF neural network programming, including RBF clustering, K mean clustering, etc.)
PSO-rbf-kmeans
- pso rbf k-means simulik with matlab(programme d'un pso en hybride avec un rbf)