从径向基函数神经网络的理论出发,针对高光谱数据的特点,设计了有效的特征提取模型,再与径向基函数神经网络的输入层连接,建立了一个新的径向基函数神经网络的高光谱遥感影像分类模型,并用国产OMISII传感器
针对双目视觉中的图像立体匹配问题,提出了一种基于径向基神经网络的立体匹配算法。该算法提取图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征建立特征匹配矩阵,对特征匹配向量进行约简,最后将约简的特征匹配向量输入径向
激光焊接过程复杂,影响因素众多,许多参数难以量化。基于归一化的径向基函数神经网络,采用非参数统计方法,建立了激光焊接熔池在时间和空间上的光强分布模型。该神经网络采用高斯函数作为径向基函数。提出了定量评
现实场景中存在很多小样本量数据集而且多有失真,传统神经网络在处理这类数据时泛化能力较差,不能达到预测数据或分类的目的。迁移学习可通过学习数据集A有用的知识对与其相关但不同正态分布的小样本数据集B进行辅
一种径向基函数神经网络在线训练算法及其在非线性控制中的应用
介绍了径向基函数网络的结构,特点,以及在matlab中的代码
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。
