该资源为RBF神经网络的分类和回归,简单而实用
MATLAB程序文件说明:1、NeuralNetwork_RBF_Classification.m-分类2、NeuralNetwork_RBF_Regression.m-回归
GA优化后的RBF神经网络代码该代码展示了如何使用遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络。主要特征使用GA优化RBF神经网络提供清晰易用的界面包含详细文档和示例
RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Network)是一种基于人工神经网络的机器学习算法。RBF神经网络的基本原理和在分类、预测等方面的应用。其中包括RBF神经网
针对手势识别的手区域分割、手势特征提取和手势分类的三个过程,提出了一种新的静态手势识别方法。改进了传统的RCE神经网络用于手区域的分割,具有更高的运行速度和更强的抗噪能力。依Freeman链码方向提取
采用Na++K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-和HCO3-六种常规水化学指标作为矿井突水水源识别的依据,利用Piper三线图分析了各充水水源水化学特征,筛选出适用于模型构建的样本。运用SPS
用文化算法改进的RBF神经网络在语音识别中的应用,魏秀,张雪英,针对传统的RBF网络求取隐层基函数中心的K-均值聚类算法的缺点,利用文化算法的全局搜索性能,将文化算法用于语音识别系统的RBF网络�
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目的:使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤:(1)预处理。首尾端的静音切除,降低对后续步骤造成的干扰,然后进行声音分帧,把声音切开成帧,,各帧之间一般是有交叠。(2)特征提取。运用的算法为倒谱系数(
采用2DPCA 方法提取人脸图像的特征值, 通过RBF 神经网络进行训练和识别, 提出一种基于2DPCA 和RBF 神经网络的人脸识别方法, 并将此方法应用于ORL 人脸库。实验结果表明, 该方法不仅