利用PSO训练BP神经网络的matlab代码。粒子群算法优化BP神经网络,可用于指标预测(BPneuralnetworkoptimizedbyParticleswarmoptimization(PSO
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。
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
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
rbf核神经网络程序matlab程序与实现
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。