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SRGTSToolbox
- SURROGATES工具箱是一个多维函数逼近和优化方法的通用MATLAB库。当前版本包括以下功能： 实验设计：中心复合设计，全因子设计，拉丁超立方体设计，D-optimal和maxmin设计。 代理：克里金法，多项式响应面，径向基神经网络和支持向量回归。 错误和交叉验证的分析：留一法和k折交叉验证，以及经典的错误分析（确定系数，标准误差;均方根误差等;）。 基于代理的优化：高效的全局优化（EGO）算法。 其他能力：通过安全裕度进行全局敏感性分析和保守替代。(SURROGATES Toolbox
RBF
- 径向基函数神经网络，基本算例.........(radial basis function)
RBF test
- 径向基函数神经网络模型练习练习练习练习。。。。。。(radial basis function test)
调整工作平面
- PROTOTYPE - 这个工具用来在模型中使用Tekla Structures原有的轴线对象创建一套放射状的轴线。(PROTOTYPE - this tool is used to create a set of radial axes in the model using the original axis object of Tekla Structures.)
rbfmethod
- 这是径向基函数神经网络的代码,在机器学习中有很强的应用性。(radial basis function)
基于径向基神经网络的预测地下水位
- 采用径向基神经网络搭建地下水预测模型，进行地下水预测。(The radial basis function neural network is used to build groundwater prediction model.)
径向基函数辛烷值预测
- 在matlab平台上实现RBF神经网络对辛烷值预测(Realization of RBFnet octane number prediction of radial basis function neural network on MATLAB platform)
fuheDG
- 首先判断IEEE33节点的拓扑结构是否满足辐射状约束，然后采用牛顿拉夫逊法计算潮流，考虑分布式电源的不确定性，采用半步变量法进行随机潮流计算，仔细研究非常有用(First, determine whether the topology of IEEE33 nodes meets the radial constraint, and then use Newton Raphson method to calculate power flow, considering the uncertainty
rbf
- 基于径向基神经网络的仓储机器人路径规划训练代码(Automated Guided Vehicle Path-panning Based on Radial Basis Function Neural Network)