搜索资源列表
RBFNeuralNetwork
- RBF模拟神经网络（主要用于函数拟合与模式分类）Matlab的示例程序-RBF simulated neural network (the main function for the fitting and pattern classification) Matlab sample program
NeuralNetwork_RBF
- RBF神经网络用于分类与回归 ---------------------------------------- 作者：陆振波，海军工程大学 欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页 电子邮件：luzhenbo@sina.com 个人主页：luzhenbo.88uu.com.cn ---------------------------------------- 文件说明： 1、NeuralNetwork_RBF_Classifi
NeuralNetwork_BP
- RBF神经网络matlab代码可以用于分类与回归
RBF神经网络用于分类
- 这是RBF神经网络用于分类决策的matlab代码
rbf
- RBF神经网络用于分类与回归,文件说明： 1、NeuralNetwork_RBF_Classification.m - 分类 2、NeuralNetwork_RBF_Regression.m - 回归-RBF neural network for classification and regression, the document notes: 1, NeuralNetwork_RBF_Classification.m- Category 2, NeuralNetwork_RBF_Re
kmeans_rbf
- 一个简明的基于聚类的RBF（径向基）神经网络设计算法-A simple clustering-based RBF (Radial Basis Function) neural network design algorithm
NeuralNetwork_RBF
- RBF神经网络用于分类与回归，非常实用，强烈建议下载-RBF neural network for classification and regression, very practical, it is strongly recommended to download
RBF_Network
- 用RBF神经网络算法对样本数据进行分类，再对训练数据进行分类的程序-RBF net-work used in classification
rbfyaochenghu
- 径向基函数（RBF）神经网络在分类中的应用-Radial Basis Function (RBF) neural network classification
RBF
- RBF神经网络用于分类与回归，提供了一个学习神经网络的平台，对大家有很大帮助。-RBF neural network for classification and regression, neural networks provide a learning platform for all of us much help.
grnn
- 广义回归神经网络GRNN用于对癫痫发作的分类，包括RBF-Generalized regression neural network GRNN for the classification of epileptic seizures, including the RBF
RBF
- RBF人工神经网络的分类和回归方法的仿真-RBF artificial neural network classification and regression simulation
RBF
- 海军工程大学陆振波利用rbf人工神经网络的分类和回归方法的方针实例-Naval University of Engineering bo use rbf neural network classification and regression approach instance
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
- 这是使用RBF进行分类的matlab代码-This is done using RBF classified matlab code
iris
- 使用iris鸢尾花数据集测试rbf神经网络的分类效果(Using iris iris dataset to test the classification effect of RBF neural network)
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
- 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
KNN_Kmeans_RBF Algorithm
- KNN Kmeans RBF Algorithm based on 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。 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