用粒子群算法來優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更好的非線性函數(shù)逼近能力
標(biāo)簽： RBF 粒子群算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2017-05-15
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MTK F/W DOWNLOAD 軟件工具軟件 ，大家加油
標(biāo)簽： DOWNLOAD MTK 軟件工具 軟件
上傳時間： 2013-12-20
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matlab平臺ICA獨立成分分析源代碼。用法：[icasig,W] = Fasticadef(x) 輸入量：x 輸出量：icasig（獨立成分），W（分離矩陣）
標(biāo)簽： icasig Fasticadef matlab 分
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模型不確定的RBF網(wǎng)絡(luò)逼近 matlab6.5編寫
標(biāo)簽： matlab RBF 6.5 模型
上傳時間： 2017-05-19
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國家SQL標(biāo)準(zhǔn)委員會ISO/IEC JTC1 SC32 WG3負(fù)責(zé)人Keith W.Hare作序推薦。 使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)操作的快速上手指南。 如果你使用如下的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)：Access，MS SQL Serve，Oracle，DB2，MySQL，Ingres。 或者任何其他基于SQL的程序，在你開始編寫查詢之前，本書都能夠節(jié)省你的時間和精力。 本書針對編寫SQL查詢?yōu)槌鯇W(xué)者提供了一個按部就班、易于閱讀的指導(dǎo)。它包含了上百個帶有詳細(xì)說明的例子。本書為我們提供了理解、修改和創(chuàng)建SQL查詢所需的工具。 對于所有數(shù)據(jù)庫設(shè)計者來說本書是一本重要的書。它吸取了復(fù)雜的數(shù)學(xué)集合論和一階謂詞邏輯，并且使得這些理論容易讓每個人理解。如果你想要學(xué)習(xí)從初級到中級的SQL課程，本書是你所必需的。
標(biāo)簽： SQL Access Keith Hare
上傳時間： 2014-01-23
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混沌時間序列預(yù)測(chaotic time series prediction) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一步預(yù)測 - \Prediction_RBF\Main_RBF.m RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多步預(yù)測 - \Prediction_RBF\Main_RBF_MultiStepPred.m Volterra級數(shù)一步預(yù)測 - \Prediction_Volterra\Main_Volterra.m Volterra級數(shù)多步預(yù)測 - \Prediction_Volterra\Main_Volterra_MultiStepPred.m
標(biāo)簽： Prediction_RBFMain_RBF prediction RBF chaotic
上傳時間： 2014-08-21
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利用rbf網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)函數(shù)逼近的功能沒使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
標(biāo)簽： rbf 網(wǎng)絡(luò) 函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2017-05-22
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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)
標(biāo)簽： RBF Matlab 粒子群 算法優(yōu)化
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這是RBF資源分配神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB代碼,希望對大家有用!
標(biāo)簽： MATLAB RBF 資源分配 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2013-12-06
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畢業(yè)論文里的程序,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識仿真的,希望對大家有用
標(biāo)簽： RBF 畢業(yè)論文 仿真 家
上傳時間： 2017-05-25
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