RBF神经网络matlab程序

遗传算法优化RBF神经网络代码，十分详细，通俗易懂，可供阅读与学习

针对网络安全态势预测，为了提高预测精度和预测算法的收敛速度，采用一种改进的粒子群算法来优化径向基函数神经网络。首先，ＰＳＯ的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索

GA优化后的RBF神经网络，带有数据可以仿真。比较测试未用GA算法优化的RBF网络和用GA算法优化的RBF网络逼近能力。利用GA算法来优化RBF网络中的各种权值。

详细地说明了RBF神经网络的各种算法实现，方便大家学习神经网络的原理，进一步加深了对神经网络的认识。

粒子群算法优化RBF神经网络MATLAB程序，适用于模式识别和函数逼近。

利用相空间重构和RBF神经网络对高速公路的交通流量进行短时间的预测

RBF神经网络和BP神经网络的C++实现算法

rbf神经网络识别图像的算法，通过训练后与对应图片进行仿真。

先对xun.m运行，不断修改w，b和c；直到误差达到最小，将修改完的w，b和c，修改预测yuce.m中的值。

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。