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实现径向基神经网络的matlab预测，较好的完成了神经网络的预测控制性能。(Matlab prediction of radial basis function neural networks)
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RBF神经网络的matlab实现，简单易懂(RBF neural network matlab implementation, easy to understand)
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使用用径向基函数特解方法求解偏微分方程，这是一种转化的思想，只适合特定的方程(The partial differential equation is solved by the MPS of radial basis function)
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利用径向基函数进行函数插值，例子中包括一维和二维的情况，尤其是二维，生成插值的时候尽量不用双循环(Using radial basis function interpolation, examples include one-dimensional and two-dimensional, especially two-dimensional, when interpolation, as far as possible without double loop)
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利用Kansas方法求解二维薛定谔方程，时间方向利用有限差分方法，其中对非线性项进行了线性处理(This program solves Optoelectronic eq. with MultiQuadric ( MQ(r) = sqrt(r^2 + c^2) where r is the Euclidean distance of nodes) Radial Basis Function (RBF) and Theta method)
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利用径向基函数中经典的薄板样条方法进行数值仿真，程序的难点在于薄板样条基函数的构造(The numerical simulation of the classical thin plate spline method in radial basis function is presented. The difficulty of the program is the construction of the thin plate spline basis functions)
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径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF)，最常用的径向基函数是高斯核函数(RBF(Radial Basis Function))
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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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严格(Exact)径向基网络来实现非线性的函数回归(Nonlinear function regression for strict (Exact) radial basis function networks)
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在神经网络中使用径向基算法进行对函数拟合(Radial basis function fitting)
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支持向量机由Vapnik首先提出，像多层感知器网络和径向基函数网络一样，支持向量机可用于模式分类和非线性回归，该程序主要实现svm的分类和回归功能。(SVM was first proposed by Vapnik. Like multilayer sensor network and radial basis function network, SVM can be used for pattern classification and non-linear regression. The p
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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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感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络(Sensor neural network, linear network, BP neural network, radial basis function network)
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RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值。RBF权值的初始聚类方法较为复杂，比较简单的有K均值聚类，复杂的有遗传聚类，蚁群聚类等，这个RBF网络的程序是基于K均值聚类的RBF代码。(RBF (radial basis function network) is an important neural network. The training of RBF network is divided
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Radial Basis Function Network using K-means algorithm
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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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径向基函数插值使用一系列基函数，它们在每个采样点对称且居中。径向基函数是一类特殊的函数，其主要特征是它们的响应与中心点的距离单调地减小（或增加）。中心、距离刻度和精确的形状是模型的参数。(Radial Basis Function interpolation with biharmonic, multiquadric, inverse multiquadric, thin plate spline, and Gaussian basis functions for Matlab/Octave.
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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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本代码包括感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络(This code includes a sensor neural network, a linear network, a BP neural network, a radial basis function network)
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MATLAB学习资料，径向基函数网络，带一组测试数据。(MATLAB learning material, radial basis function network, with a set of test data.)
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