?? RBF-NN技術(shù)資料

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徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF-NN)以其強(qiáng)大的非線性映射能力和快速的學(xué)習(xí)速度,在模式識(shí)別、信號(hào)處理及控制系統(tǒng)中展現(xiàn)出卓越性能。作為電子工程師,掌握RBF-NN不僅能夠提升您在數(shù)據(jù)分類與預(yù)測(cè)領(lǐng)域的專業(yè)技能,還能為解決復(fù)雜工程問題提供新思路。本頁(yè)面匯集了317個(gè)精選資源,涵蓋理論教程、案例分析及實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目,助您深入理解并靈活運(yùn)用這一先進(jìn)技術(shù)。立即探索,開啟您的智能計(jì)算之旅!

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RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類與回歸 ---------------------------------------- 作者:陸振波,海軍工程大學(xué) 歡迎同行來信交流與合作,更多文章與程序下載請(qǐng)?jiān)L問我的個(gè)人主頁(yè) 電子郵件:luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁(yè):luzhenbo.88uu....

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完善網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將RBF網(wǎng)絡(luò)的徑向基換成小波函數(shù),調(diào)整權(quán)值以及公式的變更, 可望在仿真結(jié)構(gòu)中添加非奇異項(xiàng)以驗(yàn)證小波網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)精度和能力,輸入層加權(quán)值進(jìn)行調(diào)整~..~...

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上傳RBF源程序,希望能對(duì)大家學(xué)習(xí)有所幫助,并請(qǐng)?zhí)岢鰧氋F的意見和建議!...

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