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搜索资源 - rbf classification
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关于rbf神经网络实现图像分类的IEEE英文文献 和大家一起分享-Image Classification using a Module RBF Neural Network
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rbf训练用于模式识别，分类，故障类别的诊断，收敛快-rbf training for pattern recognition, classification, fault type of diagnosis, fast convergence
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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
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模糊神经网络逼近与分类，模糊规则提取，快速增长与删减网络。-Fuzzy neural network approximation and classification, fuzzy rule extraction, with the deletion of the rapid growth of the network.
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模糊神经网络实现函数逼近与分类，实现模糊规则的提取。-Fuzzy neural network function approximation and classification, to achieve the extraction of fuzzy rules.
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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
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matlab图像处理工具相，使用了主成分分析，ANN，SVM等方法。-This toolBox used in the image processing(feature extraction and classification)
PCA,LDA,ICA,DCT,RBF,RBE,GRNN,KNN,minimum distance,SVM, and others
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留一模型选择法leave-one-out model selection，适合支持向量机分类和回归时进行参数选择。-looms uses a slightly modified
BSVM to perform model selection on binary classification problems.
Currently the RBF kernel is supported.
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RBF神经网络的一个样本分类的例子，很简单，懂Matlab基础的就能看明白。-RBF neural network classification of a sample of examples of very simple, based on Matlab understand能看明白.
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RBF神经网络的一个样本分类的例子，很简单，懂Matlab基础的就能看明白。-RBF neural network classification of a sample of examples of very simple, based on Matlab understand能看明白.
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MATLAB径向基函数神经网络模型计算程序源码-MATLAB radial basis function neural network model program source
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code source used for resolved classification with RBF
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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.
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RBF神经网络用于分类与回归的两个小程序，需要的-NeuralNetwork_RBF for Classification and Regression
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七个径向基人工神经网络的源程序，包括模式分类，以及预测-Seven radial basis artificial neural network source, including pattern classification, and prediction
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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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该文件主要是在Matlab条件下开发的RBF算法，主要用于机器视觉学习分类(This file is mainly a RBF algorithm developed under the condition of Matlab, which is mainly used for machine vision learning classification.)
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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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RBF神经网络用于三分类
完整matlab算法
可运行(RBF neural network for three classification
Complete matlab algorithm
Executable)
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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
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