搜索资源列表
RBF_classification
- 用rbf神经网络实现分类和曲线拟合,包括分离器和曲线拟合两个文件,可以直接解压缩使用-using neural network classification and curve fitting, including separator and curve fitting two documents, decompression can be used directly
RBF-nn
- 4输入层,3隐层,2输出层的RBF神经网络分类器 附有测试和训练样本-four input layer, hidden layer 3, the output layer 2 RBF neural network classifiers with testing and training samples
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
RBF
- 采用神经网络实现分类器的训练,训练出来的网络分类结果好.-It is a good code to realize the network.
rbf
- 分类器,径向基函数实现,使用matlab,待分类函数点可自行修改。-RBF classificaiton written in matlab
BP
- 基于BP_Adaboost的分类器,RBF神经网络的回归,GRNN的数据预测,离散hopfield神经网络的分类,LIBSVM的实例解析。-BP_Adaboost classifier, RBF neural network regression, GRNN data prediction, discrete hopfield neural network classification, LIBSVM case analysis.
代码
- MATLAB 代码 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 ....等58章(MATLAB code The first
PNN网络代码
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出,是径向基网络的一个分支,属于前馈网络的一种。它具有如下优点:学习过程简单、训练速度快;分类更准确,容错性好等。从本质上说,它属于一种有监督的网络分类器,基于贝叶斯最小风险准则。(Probabilistic neural network was first proposed by Dr. D.F.Speeht in 1989. It is a branch of radial
PNN
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出,是径向基网络的一个分支,属于前馈网络的一种。它具有如下优点:学习过程简单、训练速度快;分类更准确,容错性好等。从本质上说,它属于一种有监督的网络分类器,基于贝叶斯最小风险准则。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RBF network and is one of the fe