使用径向基神经网络预测的方法,并提供了一份附带matlab程序的实例。径向基神经网络是一种常用的神经网络模型,适合初学者学习和理解。通过本文的学习和实践,读者可以了解到神经网络的基本原理,以及如何使用
基于径向基神经网络的环境建模方法,侯园松,阮晓钢,为解决移动机器人对未知环境建模的问题,本文提出一种以径向基神经网络为基础,建立连续栅格地图的方法。首先利用机器人测距传感
为了提高矿井火灾探测器对环境的适应力和抗干扰能力,采用逼近能力、分类能力和学习速度等方面优于BP网络的径向基函数神经网络,在MATLAB环境下构建火灾探测仿真模型,以温度、烟雾浓度、CO气体浓度作为输
在简要分析常用储量计算方法与BP神经网络预测方法存在缺陷的基础上,分析了径向基神经网络隐层节点参数在映射机理上与地质统计学方法理论上的一致性,以及其权系数能解析方式求解、可避免网络训练过程陷入局部最优
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基于Keras的GRU神经网络实现Python编写可以直接运行得到结果
本文将介绍如何使用径向基神经网络(RBF)实现数据分类,并附上该模型的matlab代码供读者参考。通过本文的指导,您将学会如何使用RBF进行数据分类,以及如何调整RBF模型的参数以达到更好的预测效果。
这是非常实用的基于RBF神经网络的PID控制仿真代码,可以通过参数自适应整定来实现功能,请大家参考!
rbf神经网络(matlab代码,含数据和测试),内有详细注释
MATLAB中的优化与控制模型代码,经过遗传算法(GA)优化后的RBF神经网络优化分析代码。
