好用的RBF神经网络波束形成小程序

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。

粒子群算法优化RBF神经网络MATLAB程序，适用于模式识别和函数逼近。

rbf神经网络识别图像的算法，通过训练后与对应图片进行仿真。

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

RBF神经网络的Java语言实现。非常好用！！

matlab开发-神经网络rbf回归。基于RBF的神经网络回归

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。