贝叶斯神经网络建模预测方法及其应用

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在论述 RBF径向基神经网络基本理论的基础上 ,给出利用MATLAB 神经网络工具箱开发 RBF网络的主要函数 ,并应用于函数逼近的设计及仿真。

NetLogo是一个用来对自然和社会现象进行仿真的可编程建模环境。它是由Uri Wilensky在1999年发起的，由连接学习和计算机建模中心（CCL）负责持续开发。

OpenPNM, 一种用于多孔介质孔隙网络建模的python 包 OpenPNM概述是一个开源项目，旨在为多孔介质研究人员提供一个现成的框架来执行各种孔隙网络模拟。 OpenPNM的主要功能和功能包括：表示基于邻接矩阵的稀疏表示的通用方法representing包括用于创建任意

OpnetModeler网络建模与仿真 仅用作学习交流

在很多社会学家的研究下，发现在现实社会中的一些社会关系在互联网仍然成立，这就为我们在互联网中进行社会网络关系的挖掘提供了先决条件。例如：核心人物，交际圈，亲疏程度等，都能在互联网中得以体现。而且抽象出的这些关系模型也和自然社会关系中的社会关系模型一样。但是互联网中社会网络关系也和现实中一样，是一个非常庞杂的一个领域，它涉及了用来阐释各种社会现象的社会关系。对于这样一个庞大而又灵活多变的领域，没有一个社会网络关系模型可以涵盖所有社会关系。但是组成这些错综庞杂的社会网络关系的也是一些基本的经典的社会关系模型，例如：核心人物，交际圈，亲疏程度等。通过这些基本模型的各种组合可以构成一些相当巨大的社会关系网络。对这些基本模型的研究，就可以逐渐拓展为对整个社会关系网络的研究。

使用3D RC网络建模异质材料中的介电响应

随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与适应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。

先对xun.m运行，不断修改w，b和c；直到误差达到最小，将修改完的w，b和c，修改预测yuce.m中 的值。