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。

matlab开发-RBF薄板弯曲。径向基函数/薄板样条函数和二维图像扭曲演示。

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！

针对BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小值这一问题，结合灵巧机械手实时控制的要求，求解一种基于径向基函数神经网络灵巧机械手的自适应控制，研究灵巧机械手的动力学模型，采用RBF三层前向网络设计灵巧机械手的神经网络控制方法，采用MATLAB软件进行仿真，结果表明：所设计的控制方案可有效提高系统的精度、鲁棒性和自适应性。

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

newrb增加神经元隐层径向基网络，直到它符合指定的均方误差目标

【RBF预测】基于RBF神经网络实现预测matlab源码.md

matlab精度检验代码皇家空军 包含用于径向基函数（RBF）应用程序的工具的Python软件包。 应用包括内插散乱数据和求解不规则域上的偏微分方程（PDE）。 此软件包的大部分灵感来自Bengt Fornberg和Natasha Flyer的著作《径向基函数的底漆及其在地球科学中的应用》和Gregory Fasshauer的《 Matlab的无网格近似方法》。 可以找到此软件包的完整文档。 特征 RBF类，用于评估RBF及其精确导数 RBFInterpolant类，用于对分散的且可能有噪声的N维数据进行插值。 也可以评估插值的精确导数 weight_matrix函数，该函数生成径向基函数有限差分（RBF-FD）权重。 这用于解决不规则域上的大规模PDE 节点生成函数，例如min_energy_nodes和poisson_disc_nodes ，用于通过频谱RBF方法或RBF-FD方法求解PDE 用于两个和三个空间维度的计算几何函数（例如，多边形测试中的点） GaussianProcess类，用于高斯过程回归（GPR）。 GPR与RBF插值相似，但它具有贝叶斯统计基础 安装 RBF需要