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RBF-1
- 一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法-RBFNN the Face Image Recognition
边缘检测算法
- 该工具箱专为模式识别定制，主要是数字图像识别，比如特征提取、图像分类、PCA、LDA、ICA、DCT、RBF、RBE、GRNN、KNN、minimum distance、SVM等等
3.6lq
- 用RBF网络识别四边形，三角形图像,提取特征量，然后进行仿真识别。-RBF network identification using quadrilateral, the triangle image, extract features, and then simulated to identify.
RBFNN
- Three function for RBF neural network, using OLS,Rand and SGA function [newcenter,sigma,W,yh,rmse]=rbfols(p,t,tol) p 為輸入資料點，N×K矩陣，N是輸入資料維度，K是資料點數 t 為目標輸出值，1×K矩陣 tol 為指定容忍度或正確率 centers選定中心點，N×nc矩陣 sigma為 ? 值 W為輸出層權重，nc×1矩陣 y
ANN
- 建立RBF网络进行训练.用RBF网络识别四边形，三角形图像-Establishment of RBF network training. Quadrilateral with the RBF network identification, triangle image
MATLAB-code
- 包含各种常见的MATLAB程序，如图像去噪、图像识别、RBF神经网络的训练，三次样条插值、求解线性方程组等几十个程序。-MATLAB contains a variety of common procedures, such as image denoising, image recognition, training RBF neural networks, cubic spline interpolation, linear equations, such as dozens program
matlab-RBF
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。-RBF network can approximate any nonlinear function, can handle regular system are difficult to resolve, with good generalization ability,
code
- 1.基于概率神经网络的手写体数字识别 2.径向基网络预测地下水位 3.BP神经网络实现图像压缩 4.Elman网络预测上证股市开盘价 5.基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类-1. Identify 2. RBF neural network forecasting of groundwater 3.BP neural network image compression 4.Elman network forecasting the stock market opened o
Someclassic-matlab-program
- 一些经典的matlab程序源码有MATLAB图像处理实现螺纹识别、频谱分析加汉宁窗函数、蒙特卡洛法求椭圆面积、RBF神经网络的训练等-There are some classic matlab program source code matlab image processing to achieve a thread identification, spectrum analysis of Hanning window function, Monte Carlo method for elli
RBF-HWR
- 对手写数字进行识别，将图像分为25块，计算每一块的空白部分所占比例，训练RBF网络-Handwritten digital identification, the image is divided into 25 to calculate the proportion of each piece of blank portion of training RBF network
RBF遗传优化
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。(RBF network can approximate any nonlinear function, regularity can handle within the system to parse, has good generalization ability and
RBF
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。(RBF network can approximate any nonlinear function, regularity can handle within the system to parse, has good generalization ability and
Untitled2
- k—means函数，RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。(k-means function, RBF network can approximate any non-linear function, can deal with difficult-to-resolve regularity in the sys
rbf
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。(RBF network
RBF
- 基于RBF的手写数字图像识别，matlab程序，欢迎下载交流(Based on RBF handwritten digital image recognition, matlab program, welcome to download and exchange)