基于RBF的自适应控制matlab仿真，基于simulink实现，神经网络对不确定性进行估计
2020-01-18 03:33:40
8KB
1
利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。
2020-01-14 03:14:18
2KB
1
这是一个用matlab实现的RBF神经网络手写数字识别算法.此算法加入相应的手写数字图后可以运行
2020-01-03 11:41:05
3KB
1
径向基函数（Radial Basis Functions，以下简称RBF）在数值和科学计算等领域被广泛应用，例如解微分方程、人工神经网络、曲面重建、计算机辅助设计、计算机图形学和多元插值等。RBF 插值方法不受输入参数的限制，可以进行高维插值。
2020-01-03 11:36:08
1.25MB
1