MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

利用高温烧结陶瓷技术制备了一种基于氧化铝陶瓷的LC谐振式无线无源压力传感器，并通过合理地设计圆柱螺旋天线以及隔热结构，实现了该传感器在高温环境中的无线耦合测试， 研究了传感器在不同温度下的阻抗频率特性，分析并探讨了传感器的高温性能， 测试结果表明，在29℃(室温)至700℃的温度范围内，测试天线端的最高瞬时温度为188.4℃，保证了传感器高温测试的可靠性， 谐振频率对温度的平均变化量为1.314 kHz/℃，两次重复性测试的相对变化量为3.81%，重复性较好， 该压力传感器可应用于高温恶劣环境下的压力测试

delphi下关于db4 小波滤波的算法实现，附带一个测试的数据用例。希望对碰到这些问题的人有点帮助

基于径向基神经网络（RBF）的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于径向基神经网络（RBF）的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

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