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r43
- 鲁棒控制器设计，由于RBF网络可以实现任意逼近的非线性关系，它的目标是要做到误差平方和最小，与非线性PCA的目标一致，所以上述非线性PCA的模型可以通过采用两个RBF网络来实现非线性正变换 和反变换 。RBF网络是一个三层前馈网络，隐层采用径向基函数作为激励函数。第一个RBF网络把高维空间的数据映射到低维空间（如图4），第二个RBF网络将前面网络输出的低维空间数据再映射到高维空间，实现数据恢复(如图5)。这两个网络分别进行训练。-robust controller design, as RBF
viva
- 经网络提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以达到简化径向-via the Internet presents a clustering algorithm based on the ant colony RBFNN. Ant use the parallel algorithm o
BP_RBF
- 讲解了神经网络个径向基函数两个程序下载,可以应用-on a neural network-RBF two procedures download, can be applied
matlab_4
- 基于RBF神经网络整定的PID控制 径向基函数具有单隐居的三层前馈网络。是—种局部逼近网络，己证明它能以任意精度逼近杠意连续函数。
rbf
- 可以方便利用训练数据建立径向基函数神经网络并绘制输入-输出网格图。
nncontrol
- 神经网络预测控制程序的源代码，神经网络的种类是径向基函数神经网络
rbfd
- 基于径向基的神经网络程序。根据目标函数获得样本输入输出-Based on radial basis neural network procedures. According to the objective function to obtain a sample input and output
rengongzhineng
- 简介的神经网络和人工智能。并用径向基函数神经网络实现了某函数，以及MATLAB仿真遗传算法MATLAB仿真-Introduction of the neural network and artificial intelligence. And RBF neural network to achieve a certain function, as well as genetic algorithm MATLAB simulation MATLAB simulation
chap5_1
- 径向基函数模拟了人脑中局部调整，因此，RBF神经网络是一种局部神经网络。-Radial basis function to simulate the human brain partial adjustment, therefore, RBF neural network is a local neural networks.
Radial_Basis_Function_Network_
- 基于径向基函数的神经网络算法，适用于小于等于2维输入情形-Radial basis function neural network algorithm for the case is less than or equal to 2-dimensional input
shenjingwangluoxuexi
- 基于径向基RBF网络的函数逼近，通过在MATLAB环境下的编程、仿真，实现了对周期性函数的逼近-RBF network based on radial basis function approximation, by the MATLAB environment, programming, simulation, realization of the approximation of periodic functions
RBFjxj
- RBF径向基函数预测的matlab算法，在神经网络算法中预测效果好-Radial basis function RBF prediction matlab algorithm, the neural network algorithm predicted effective
RBF_2
- 此程序是神经网络中基于梯度的径向基函数算法，在MATLAB中实现。用一个2－n－1结构的RBF网对SISO系统进行建模，网络的两个输入为u(k-1)和y(k-1)，输出为 y(k)。令y(0)=0，按飞线性系统产生200个样本，其中前100个样本用于训练，后100个样本用于测试。-This procedure is based on the gradient neural network radial basis function algorithm is implemented in MATL
RBF_3
- 此程序是神经网络中基于聚类的径向基函数算法，在MATLAB中实现。用一个2－n－1结构的RBF网对SISO系统进行建模，网络的两个输入为u(k-1)和y(k-1)，输出为 y(k)。令y(0)=0，按飞线性系统产生200个样本，其中前100个样本用于训练，后100个样本用于测试。-This procedure is based on neural network clustering of radial basis function algorithm is implemented in MAT
rbf
- 介绍径向基函数及其人工神经网络，并且实例应用-Introduced radial basis function and artificial neural networks and application
RBFlimianyouguiyihuachuli
- 有关神经网络的设计，径向基函数的神经网络的举例-For the design of neural networks, radial basis function neural network example
HHelmSquarU
- 基于径向基函数在神经网络中的运用，包括了无网格法及其其他-radial basic function
Adaptive-Hysteresis
- 基于径向基函数神经网络迟滞非线性自适应控制 提出了一种新的动态迟滞非线性模型. 将一定数量不同死区宽度的 backlash 模型并行相 加, 作为一个动态系统以仿真执行器中的迟滞特性. 利用该模型, 采用伪控制方法设计了一套具有 未知迟滞特性非线性系统的神经网络自适应控制方案, 通过自适应算法来调整干扰项的上限. 采用 Lyapunov 稳定性理论进行了严格证明, 仿真试验验证了所提方案的有效性.- A nov el class of hysteresis mo dels w
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)
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)