神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，用于函數(shù)擬合的實(shí)現(xiàn)
資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，用于函數(shù)擬合的實(shí)現(xiàn)
上傳時間： 2017-07-21
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資源簡介：這是一個用matlab實(shí)現(xiàn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識別算法.此算法加入相應(yīng)的手寫數(shù)字圖后可以運(yùn)行.
上傳時間： 2015-05-08
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資源簡介：利用matlab語言實(shí)現(xiàn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模例子，對學(xué)習(xí)RBF建模很有幫助
上傳時間： 2013-12-27
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資源簡介：基于k均值聚類學(xué)習(xí)算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)
上傳時間： 2013-12-20
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資源簡介：基于梯度訓(xùn)練方法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，采用隨機(jī)訓(xùn)練及測試數(shù)據(jù)
上傳時間： 2013-12-24
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資源簡介：基于梯度法編寫的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，實(shí)現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的逼近
上傳時間： 2017-06-25
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資源簡介：是MATLAB的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模程序，比較有參考價值阿，需要的就下吧
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：一諾88
資源簡介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貨運(yùn)量預(yù)測matlab實(shí)現(xiàn)
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：熊少鋒
資源簡介：(轉(zhuǎn)載)在網(wǎng)上找的用梯度下降算法開發(fā)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曲線擬和程序。
上傳時間： 2014-12-02
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資源簡介：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的VC程序語言實(shí)現(xiàn)
上傳時間： 2015-10-21
上傳用戶：chfanjiang
資源簡介：matlab的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文件，可用于股市預(yù)測，能夠生成誤差圖，預(yù)測圖
上傳時間： 2015-12-20
上傳用戶：wkchong
資源簡介：本人做的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真比較，文件包有四個小程序，在matlab下運(yùn)行，希望有點(diǎn)用。
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：zhengjian
資源簡介：基于VC開發(fā)的實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類網(wǎng)絡(luò)和仿真。具有很強(qiáng)的實(shí)用價值，可以直接使用。
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：love_stanford
資源簡介：過程信號的前饋-反饋型自適應(yīng)盲分離算法：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)信號的盲分離已被證明是實(shí)現(xiàn)信號分離的一種有效方法,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對分離算法的效能將產(chǎn)生極大的影響
上傳時間： 2016-12-23
上傳用戶：四只眼
資源簡介：一種最小二乘法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于對復(fù)雜系統(tǒng)的辨識研究
上傳時間： 2017-01-05
上傳用戶：wff
資源簡介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的bp算法及其實(shí)現(xiàn)方法（matlab），請各位參考
上傳時間： 2017-01-10
上傳用戶：dbs012280
資源簡介：沒有應(yīng)用matlab工具箱的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
上傳時間： 2017-04-12
上傳用戶：sxdtlqqjl
資源簡介：用于分類與回歸的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：TRIFCT
資源簡介：一個基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序可以實(shí)現(xiàn)對幾種字體0-9的數(shù)字識別這個文件訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的壓縮包
上傳時間： 2017-05-02
上傳用戶：xlcky
資源簡介：可用于電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
上傳時間： 2014-01-17
上傳用戶：whenfly
資源簡介：基于云理論的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，1.0版本。訓(xùn)練的鮑魚數(shù)據(jù)集。內(nèi)涵數(shù)據(jù)集。
上傳時間： 2017-08-03
上傳用戶：趙云興
資源簡介：應(yīng)用隨機(jī)微粒群算法學(xué)習(xí)一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)采自一實(shí)際非線性系統(tǒng).
上傳時間： 2016-05-31
上傳用戶：zhangyi99104144
資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具箱,
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：qunquan
資源簡介：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的主要功能是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)布,在接收到信息查詢時能夠以有效的方式傳輸給查詢者.目前的數(shù)據(jù)發(fā)布方式通常基于洪泛機(jī)制查詢信息,浪費(fèi)了有限的能源.雖然一些最近的數(shù)據(jù)發(fā)布協(xié)議從不同程度上解決了這一問題,但不能保證查詢成功率.基于圓形節(jié)點(diǎn)分布網(wǎng)絡(luò)...
上傳時間： 2016-04-29
上傳用戶：李夢晗
資源簡介：計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)視頻教程- 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化 計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)(七層參考模型)
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：wyc199288
資源簡介：最鄰近的RBF算法,MATLAB實(shí)現(xiàn),較為有價值的資料.
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：shinesyh
資源簡介：brew 網(wǎng)絡(luò)的例子 brew 網(wǎng)絡(luò)的例子
上傳時間： 2017-05-30
上傳用戶：王楚楚
資源簡介：開關(guān)磁阻電機(jī)(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有結(jié)構(gòu)簡單、工作可靠、效率高和成本較低等優(yōu)點(diǎn)，在很多領(lǐng)域都顯示出強(qiáng)大的競爭力，但是位置傳感器的存在不僅削弱了SRM結(jié)構(gòu)簡單的優(yōu)勢，而且降低了系統(tǒng)高速運(yùn)行的可靠性，增加了成本，探索實(shí)用的無位置傳感器檢...
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：skfreeman
資源簡介：Matlab粒子群算法優(yōu)化RBF網(wǎng)絡(luò) 采用了粒子群算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，在測試程序中驗證了經(jīng)過粒子群算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力比未經(jīng)過優(yōu)化的逼近能力強(qiáng)
上傳時間： 2014-01-23
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資源簡介：? RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類問題中得到了廣泛的應(yīng)用，尤其是模式識別的問題。許多模式識別實(shí)驗證明，RBF具有更有效的非線性逼近能力，并且RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度較其他網(wǎng)絡(luò)快。本文在具有復(fù)雜控制規(guī)律的S函數(shù)構(gòu)造方法的基礎(chǔ)上，給出了基于MATLAB語言的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
上傳時間： 2016-05-19
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