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基于优化的RBF神经网络模式识别的新方法
静止无功发生器(SVG)是一种广泛应用的动态无功补偿装置,其一般采用传统的ipiq运算方式进行无功谐波电流检测。传统的ip-iq电流检测方法存在检测相位滞后和误差等问题,造成补偿效果不理想。在分析无功
传统瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性,预测精度不能满足要求。为了提高瓦斯涌出量预测精度,采用RBF神经网络对瓦斯涌出量相关数据进行建模。通过训练13组样本,对5组数据进行预测,分析了隐层神经元个数对
在论述RBF径向基神经网络基本理论的基础上,给出利用MATLAB神经网络工具箱开发RBF网络的主要函数,并应用于函数逼近的设计及仿真。
基于k-均值的RBF神经网络实现,matlab程序,基于k均值找到聚类中心,最小二乘法计算隐含层与输出层之间的权值。
齿轮箱是一种非常复杂的传动机构,它的故障模式和特征量之间是一种非常复杂的非线性关系,再加上齿轮箱在不同工况下的随机因素。以齿轮箱为例,应用神经网络可以有效地解决这个问题。分析神经网络的自适应、自学习和
基于梯度法编写的RBF神经网络程序.,分享给大家!!!!!!!!!!!!!
该代码资源提供了一种利用径向基函数(RBF)神经网络对混沌时间序列进行预测的方法。
为了解决大空间场所的火灾早期预警问题,减少环境变化对预报的影响,从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法.该算法首先采用背景减除法获得差分图像,接着对差分图像进行二值化,并结合数学形态学提取可疑
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