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搜索资源 - radial basis function network
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RBF径向基函数神经网络。8维并行输入，3维并行输出。-RBF network（Radial Basis Function ）with 8 dimensional parallel input, 3 dimensional parallel output.
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径向基（RBF）神经网络进行剩余寿命预测，训练输入为30*735的矩阵，输出为1*735-Radial Basis Function (RBF) neural network to predict the remaining life, the training input matrix of 30* 735, 735* 1 output
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Radial Basis Function Neural Network for Tanker Ship Heading Regulation
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本案例是采用GRNN（径向基）神经网络预测水资源量，GRNN神经网络适合于小样本、高精度预测，本实例附有数据（不全），下载者可以直接将数据更改为自己的数据便可以使用。程序中使用了交叉验证方法，使预测精度大大提高-This case is the use of GRNN (Radial Basis Function) neural network to predict the amount of water, GRNN neural networks suitable for small samp
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有关神经网络的code，来源于论文“Efficient Object Tracking Using K means and Radial Basis Function”-About the neural network code, the paper " Efficient Object Tracking Using K means and Radial Basis Function"
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a self-adjustment algorithm
based on GAP-RBF is proposed for solving how to
choose the overlap factorfor calculating neuron impact width.-In this paper, we propose a Constructive Enhancement
for OS-ELM (CEOS-ELM), which can add random
hidden
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rbf神经网络函数拟合。径向基函数，由样本选出固定中心值和delta-RBF neural network function fitting.Radial basis function (RBF), fixed center value chosen by the sample and the delta
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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
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利用PSO优化径向基神经网络，具有很好的优化效果-Using PSO to optimize the radial basis function neural network, it has a good optimization effect
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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)
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高斯径向基函数神经网络RBFmatlab代码，提高非线性输入处理能力(Gauss radial basis function neural network RBFmatlab code to improve nonlinear input processing capability)
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自己编写RBF神经网络程序，RBF神经网络隐层采用标准Gaussian径向基函数，输出层采用线性激活函数，其中数据中心、扩展常数和输出权值均用梯度法求解，它们的学习率均为0.001。其中隐节点数选为10，初始输出权值取[-0.1，0.1]内的随机值，初始数据中心取[-1，1]内的随机值，初始扩展常数取[0.1，0.3]内的随机值，输入采用[0 1]的随机阶跃输入(Write your own RBF neural network, RBF neural network hidden layer
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基于MATLAB的径向基函数神经网络的原理及算例程序(The principle of radial basis function neural network and an example program)
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基于RBF径向基函数神经网络的PID在线整定，里边的目标函数可自行修改(Based on RBF Radial Basis Function Neural Network PID online tuning, the inside of the objective function can be modified)
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径向基函数神经网络示例程序1
径向基函数神经网络示例程序2(An example program of radial basis function neural network)
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通过径向基函数神经网络对输入变量进行整理运算(The arrangement of input variables by radial basis function neural network)
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利用径向基神经网络逼近非线性函数，MATLAB编程实现，给出训练误差(Radial basis function neural network is used to approximate nonlinear functions. MATLAB programming is implemented to give training error.)
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径向基（RBF）神经网络进行剩余寿命预测,绝对可运行！(Radial Basis Function (RBF) neural network to predict the remaining life)
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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
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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.)
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