RBF神经网络用于函数逼近不用工具箱代码-RBFtry.m RBF神经网络用于函数逼近（不用工具箱）代码

针对已有神经网络功放建模的建模精度不高,易陷入局部极值等问题,提出一种新的改进并行粒子群算法(Improved Parallel Particle Swarm Optimization,IPPSO)。该算法在并行粒子群算法的基础上引入自适应变异操作,防止陷入局部最优;在微粒的速度项中加入整体微粒群的全局最优位置,动态调节学习因子与线性递减惯性权重,加快微粒收敛。将该改进算法用于优化RBF神经网络参数,并用优化的网络对非线性功放进行建模仿真。结果表明,该算法能有效减小建模误差,且均方根误差提高19.08%,进一步提高了神经网络功放建模精度。

基于梯度法编写的RBF神经网络程序.，分享给大家

针对传统PID控制器在无刷直流电机控制时的鲁棒性差、精度低等缺点，在分析BLDCM数学模型的基础上，设计了RFBNN自适应PID控制器应用于无刷直流电机控制系统。通过Matlab/Simulink环境下的仿真实验表明，与传统的PID控制方法相比，该方法大大改善了系统的动态特性，减小了系统的稳态误差，提高了系统的自适应能力和抗干扰能力，满足了系统的控制性能要求。

这是介绍径向基神经网络的视频，非常简单适用，适合从来不知道神经网络为何物的菜鸟。由于本人权限问题，只能分成5部分上传。为了方便大家下载，只有第一部分收资源分。这是第二部分。

提出了一种改进的RBF神经网络参数优化算法。通过资源分配网络算法确定隐含层节点个数，引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点，用改进的粒子群算法对RBF网络的中心、宽度、权值进行优化，使RBF网络不仅可以得到合适的结构，同时也可以得到合适的控制参数。将此算法用于连续搅拌釜反应器模型的预测，结果表明，此算法优化后的RBF网络结构小，并且具有较高的泛化能力。

介绍了RBF神经网络的模型及原理,阐述了滚动轴承故障的机理;通过滚动轴承的故障特征数据,构建的RBF神经网络,实现了轴承的智能故障诊断。

RBF神经网络的专用代码，用来验证神经网络！

一共包含了七个关于RBF神经网络的matlab源程序，代码运行效果非常好，注释详细

【RBF预测】基于RBF神经网络实现预测matlab源码.md