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针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模
型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫
网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网络模型.该算法综合了网络节点的定
位与参数调整以及对基函数的平滑因子实施调谐等功能,有效地解决了径向基函数
(RBF)神经网络模式识别的两个阶段任务,使模式识别的精度有较大的改进.采用两个不
同对象函数进行的仿真试验表明,该算法具有快速收敛性与较高的准确性.
-Mathemati
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matlab实现 感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络-matlab neural network implementation of sensors, linear network, BP neural networks, Radial Basis Function Network
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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.
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使用newrb函数创建一个径向基网络实现函数拟合-To use newrb function to create a radial basis function network function fitting
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in this mfile u see stlf by rb function,stlf means short term load forcasting by nerual network radial basis function
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一个基于粒子群优化径向基神经网络参数的程序-A radial basis function neural network parameters based on particle swarm optimization program
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神经网络中径向基函数神经元模型，包括径向基函数的构建与相应的网络测试-Radial basis function neural network neuron model, including radial basis function network test
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基于神经网络的中的径向基网络，用来预测地下水位-Radial basis function network based on neural network, is used to forecast groundwater level
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二维经验模态分解，采用形态学求极值点，径向基神经网络拟合，速度较快。-Two-dimensional empirical mode decomposition, using morphology for extreme points, radial basis function neural network fitting, faster.
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基于聚类的径向基神经网络的设计算法，采用的是K均值聚类。实现函数拟合！-The design algorithm of radial basis function neural network based on clustering, using the K mean clustering. Realize the function fitting!
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径向基函数神经网络，资源分配神经网络，可以设计出结构最精简的径向基函数神经网络-Radial basis function neural network, resource allocation, neural network, we can design the most streamlined structure of radial basis function neural network
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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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基于RBF径向基网络的pid参数整定s函数程序(PID parameter tuning s function program based on RBF radial basis function network)
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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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