rbf神经网络c语言编程

水质评价的RBF神经网络应用，常欢，刘志斌，针对传统水质评价方法在权值选取上存在人为因素，本文主要应用RBF神经网络对辽河流域阜新支流的柳河、绕阳河、养息牧河三条主要河

为解决井下风速传感器获得的风速异常数据确定故障源位置问题,采用RBF神经网络方法确定可能引起各分支风速异常的分支集合,即建立通风系统故障巷道范围库,再通过对分支的灵敏度进行排序来选择故障巷道诊断的优先

针对广泛应用的有杆抽油机故障率较高的现状，提出傅立叶描述子和RBF神经网络相结合的算法判断抽油机工况。该算法基于典型示功图的几何特征，提取低频区傅里叶描述子作为特征参数，再结合上、下冲程的载荷变化量，

hslogic算法仿真-RBF神经网络预测训练 clear clc p=-1:0.1:0.9; t=load('rbf_data1.txt'); t1=clock; %开始计时 net=newff(p

利用RBF神经网络优化算法实现SFS算法，恢复物体三维形状。用VC编写

采用遗传算法优化RBF神经网络，其中包括优化RBF的拓扑结构，中心点和宽度

采用K均值聚类算法来优化RBF神经网络的各项参数。

首先提出RBF 隐层节点冗余结构, 然后分别分析在单故障和普遍故障下的网络特性, 并证明 了这种结构可以有效容错, 最后提出了实用的隐层冗余方法, 并经仿真实验证明是可行的。

神经网络-基于RBF神经网络的电机故障诊断的研究.pdf本帖最后由MATNIU于2013-4-3016:11编辑现在正在学习神经网络，希望大家多指教。想学点基于神经网络的电机故障检测方面的知识

本书用轻松的笔触，一步一步揭示了神经网络的数学思想，并介绍如何使用Python编程语言开发神经网络。本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工