?? RBF-NN技術資料

?? 資源總數(shù)：317
?? 源代碼：8533
?? 電路圖：1
徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡（RBF-NN）以其強大的非線性映射能力和快速的學習速度，在模式識別、信號處理及控制系統(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)分類與預測領域的專業(yè)技能，還能為解決復雜工程問題提供新思路。本頁面匯集了317個精選資源，涵蓋理論教程、案例分析及實戰(zhàn)項目，助您深入理解并靈活運用這一先進技術。立即探索，開啟您的智能計算之旅！

?? RBF-NN熱門資料

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提出了一種RBF網(wǎng)非線性動態(tài)系統(tǒng)在線建模的資源優(yōu)化網(wǎng)絡(RON)方法．RON 在資源分配網(wǎng)絡的學習過程中引入了滑動窗口和網(wǎng)絡結構在線優(yōu)化的思想，使網(wǎng)絡能根據(jù)最 近一段時間內(nèi)的誤差信息自動實現(xiàn)網(wǎng)絡結構優(yōu)化，從而使RBF網(wǎng)既能在線適應對象的變化， 又能使網(wǎng)絡規(guī)模維持在較小水平，并保證了網(wǎng)絡的泛化能...

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