Matlab的RBF神经网络用于模式分类RBF 神经网络用于模式分类.rar

关于BP神经网络的数据分类。提供了详细说明和例程。

matlab的概率神经网络分类器，可以作为参考，能够看明白最好

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

MATLAB神经网络在解决实际问题中展现了强大的数据处理和分类能力。本文将聚焦于自组织映射神经网络（SOM）的应用，通过43个案例分析，深入研究SOM神经网络在柴油机故障诊断中的数据分类问题。SOM作

深度学习在图像检索方面的应用，主要的思想是利用预训练网络，原文是英文，题目是我自己翻译过来的

BP神经网络用于分类iris数据集，编程的思路不错，值得初学者学习。

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。

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

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