全结构遗传优化径向基概率神经网络

该程序非常简明详细地讲述了遗传算法优化神经网络的算法，对学习掌握该算法很有用

利用遗传算法优化BP神经网络，达到很好的权值和阈值

遗传算法与神经网络的结合，用遗传算法调整网络隐层的节点数。

利用遗传算法优化BP神经网络权重和阈值，构建回归预测模型，代码注释齐全，提供示例数据。

利用遗传算法优化神经网络的相关参数,具有一定的实用性。

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

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

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