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基于优化的RBF神经网络模式识别的新方法
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。
在LTE-R越区切换中，基于A3事件的越区切换算法在列车高速运行时容易出现乒乓效应和无线链路连接失败的问题。为此，提出基于RBF神经网络的越区切换优化算法。采集列车运行在特定环境中不同速度时切换效果较
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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基于RBF神经网络的回归树学习算法，在基本的学习算法中，提出的一种新的算法，可以参考。
为探究煤系烃源岩有机质丰度与测井数据之间的关系,选取冀中坳陷苏50探井石炭-二叠系煤系烃源岩地层为研究对象,根据有机碳含量将煤系烃源岩划分为暗色泥岩、碳质泥岩和煤。分别运用ΔlogR法和多元回归法对该
基于流域尺度的土壤盐分空间变异特征_以渭干河_库车河流域三角洲绿洲为例
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