基于matlab的RBF神经网络模式分类

关于BPSO-RBF神经网络的网络流量预测

机器学习是一类算法的总称,这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律,并用于预测或者分类,更具体的说,机器学习可以看作是寻找一个函数,输入是样本数据,输出是期望的结果,只是这个函数过于复杂,以至

本文是基于matlab的智能控制的神经网络实验，包含实验中的程序

基于matlab的编程BP神经网络，可直接转C或C++，非matlab自带神经网络程序。

基于MATLAB的神经网络训练模块基于MATLAB的神经网络训练

本程序主要给出了神经网络算法的两个简单应用，分别是在 Fishr 集上进行虹膜分类和常见的分类问题 -- 蠕虫分类, 并通过两个分类程序 (CodebyMATLAB) 的进一步分析，加强了对神经网络算

MATLAB程序涵盖了ANN、FFNN、CFNN、RNN、GRNN、PNN六种神经网络，可选用留出法和k折交叉验证比较分类效果。代码清晰注释，主程序为main，读取EXCEL数据，简便易用。

单摆RBF神经网络建模程序

基于MATLAB的RBF神经网路聚类算法代码实现

基于C++的RBF神经网络的源代码，函数参数分别是待分类样本，输入层节点数，中间层节点数，输出层节点数，以及单类故障的样本数和故障类别数。 实现三层RBF训练与诊断，并给出诊断结果。