遗传算法与神经网络模型源代码 Genetic Algorithms 和 Neural Networks
深度学习是人工智能领域中备受关注的技术,而神经网络模型与算法则是深度学习的核心。在这份学习资料中,我们系统地总结了神经网络的基本原理和各种常见的深度学习算法。这些知识对于从事人工智能研究和应用开发的专
为了对半导体生产线进行预测控制, 首先研究了利用RBF 神经网络对半导体生产线建立预测模型的方法;然后利用马氏决策过程递阶方法的思路, 将系统状态分成若干互不相交的区间, 系统状态所属区间改变时, 根
Matlab粒子群算法遗传算法优化RBF径向基神经网络-粒子群算法、遗传算法优化RBF径向基神经网络.rar粒子群算法、遗传算法优化RBF径向基神经网络
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
研究功率放大器的非线性行为模型建模问题.功率放大器既呈现非线性,又呈现记忆效应,为了对具有记忆效应的非线性功率放大器进行精确的行为模型建模,提出了基于粒子群优化的RBF神经网络射频功放行为模型.利用f
利用RBF神经网络实现对数据点的分类。采用的是广义RBF网络数据中心的监督学习算法,利用梯度下降法,自动求RBF网络的中心、扩展系数、权重。该实验动态展示了RBF分类逼近过程。你可以调节参数达到你需要
利用RBF神经网络进行函数拟合,拟合结果通过图形绘制出来,你可以修改相应参数观察结果,你可以将plot_rbf开启观察径向基函数如何逼近函数的。
RBF神经网络控制器,对预定曲线有良好的控制效果,误差很小。
