matlab内含BP、RBF、Elman神经网络等模型,用于时间序列预测,比较基础,应用简单,比较容易上手。
2021-10-30 02:28:40 17KB matlab 神经网络
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一个SVM的demoRBFdemomatlab程序-svm-rbf-demo.rar 最近在学习支持向量机,在网上逛了很长时间,也尝试了很多的程序和软件包,觉得这个还不错,是matlab的m文件,希望对大家有帮助。 下载,解压,运行demo文件
2021-10-29 16:09:00 7KB matlab
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利用普通麦克风及声卡对散热风扇振动噪音进行采集,并利用FFT功率谱对风扇振动噪音进行频域分析;通过实验总结了风扇振动噪音的幅频特性及其变化规律。
2021-10-28 19:22:57 605KB 论文研究
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一种基于RBF神经网络的语音去噪方法,郑鲲,孙光民,对语音去噪方法进行研究,采用RBF(Radial Basis Function)神经网络在频域上对有噪语音信号进行去噪处理。比较了RBF神经网络对语音信号在时�
2021-10-28 13:32:32 208KB 语音信号处理
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复旦大学顾晓东老师课程作业代码,python实现:用BP、RBF、SVM实现三个函数拟合;代码包括数据的产生,数据的输入,训练等
2021-10-28 10:32:49 1.53MB 神经网络
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rt,粒子群算法优化的RBF神经网络
2021-10-27 15:33:30 3KB 粒子群算法 RBF神经网络
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本文提出一种基于RBF神经网络的医学图像分类算法,利用像素的特征信息作为训练样本对RBF神经网络进行训练,使用训练后的RBF神经网络图像的分类识别,对不同的分类结果赋予不同rgb值进行显示。实验结果表明,RBF神经网络的结构简单、学习权值数量少且收敛速度快,不仅能有效的区分医学图像中的不同结构,显示图像细节,同时其误差曲线收敛稳定、速度快。
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为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度,提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性,并以位移传感器标定为例,详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络三种方法进行校正,设计并实现了RBF网络的校正模型。实验结果证明,RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%,其补偿效果更优,且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。
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RBF网权值的量子粒子群优化算法
2021-10-22 17:27:55 2KB 优化算法
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行业制造-电动装置-一种基于RBF神经网络的电机温升预测的方法.zip
2021-10-21 19:02:23 570KB