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RBF
- 使用RBF（径向基函数）神经网络进行函数拟合-Function fitting using RBF (radial basis function) neural network
DVMS_V4.0
- rbf神经网络例代码，供参考, RBF网络的结构与多层前向网络类似，它是一种三层前向网络。输入层由信号源结点组成；第二层为隐含层，隐单元数视所描述问题的需要而定，隐单元的变换函数是RBF径向基函数-RBF neural network example code, for your reference
RBF
- 一款基于MFC的模式识别小软件，算法为径向基函数神经网络（RBF）-A small algorithm based on MFC for pattern recognition, the algorithm is a radial basis function neural network (RBF)
PNN
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RBF network and is one of the fe
RBF实例分析
- 详细叙述RBF人工神经网络的应用，径向基函数神经网络的一个小小的案例。