由于汽车的特殊运行条件和环境,以及汽车行驶过程中经常性换档,使得变速箱中齿轮、轴、轴承等常发生故障。据统计,由齿轮失效引起的汽车变速箱故障占全部原因的60%.在这里,齿轮失效的主要形式有齿根裂痕和弯曲
由于世界人口Swift老龄化,痴呆症的患病率也在Swift上升,因此对个人,家庭和社会产生了巨大影响。 痴呆症的准确分类和水平测量在疾病管理中非常重要。 大量研究表明18F-FDG脑扫描可以区分各种类
在大型火力发电厂中,由于主汽温对象具有大延迟、大惯性、非线性以及时变性的特性,导致了对其控制比较困难。将PID 控制器和具有学习功能的神经网络相结合,是智能控制的一种新的途径。本文针对超临界直流锅炉主
为提高电动执行器的控制精度、消除电机振荡,满足智能制造领域对电动执行器控制性能越来越高的需求,将人工神经网络应用于电动执行器的控制中,设计一套高精度、高稳定性的电动执行器。该电动执行器将电机的电压、电
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。
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。
基于RBF神经网络初期损伤预测,万云辉,,利用RBF神经网络来预测结构初期损伤对整体的影响,可以有效地判断结构的稳定性。由于神经网络可以通过对样本的反复学习来反映整体
基于RBF神经网络的回归分析的matab实现
提出一种RBF 网的动态设计算法(DYNRBF 方法) ,该算法有效地融合了ROLS 算法和RAN 网络的优点,不仅能动态调节RBF 网的隐节点数,还能使网络的数据中心自适应变化. 该方法所设计的RB
