基于梯度法编写的RBF神经网络程序.

针对Web服务QoS的预测问题,将RBF神经网络及其相关算法应用到Web服务QoS的短期预测中,首先对RBF神经网络的结构进行介绍,并将该网络应用于Web服务的QoS预测,然后运用MATLAB工具箱函

摘 　要: 介绍 VHDL 语言的特点 , 及其应用于神经网络研究的优点和可行的研究方法 提出一种全新的并行动态刺激延时神经网络. 通过将算法融于网络结构 , 由互相并行的每个 神经元自主地根据输入进

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一个神经网络的演示程序 matlab编写 挺好用

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。 输入和输出维数可以多维。 实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

用遗传算法对RBF网络的权值进行了优化，并与未进行优化的RBF网络进行了对比分析，结果表明经过优化的rbf网络逼近能力要好于未优化的网络

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

计算神经网络的梯度方法。是中文内容。 单独计算神经网络中一个参数的梯度是一个很好的练习方式(比如: 权值矩阵中的一个元素),但实际中,这样的计算方式的速度慢得令人发 指。因此,我们需要以向量或矩阵的形

matlab开发-神经网络梯度。一个函数，它接受一个nn并创建一个新的给出梯度的nn。