该资源中有三个文件，均是径向基神经网络的最新实际应用，采用matlab编写，分别是：
1.基于聚类的RBF神经网络的设计算法
2.基于梯度法的RBF神经网络设计算法
3.基于最小二乘法的RBF神经网络算法
文件中有详细的注释与解释，可以为初学matlab或者神经网络特别是径向基神经网络的同学提供帮助。
2022-05-22 16:17:25
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使用BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据的预测+含代码操作演示视频
2022-05-19 22:06:48
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基于RBF神经网络的曲线拟合仿真,使用matlab2021a或者更高版本测试
2022-05-07 09:11:01
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为进一步提高神经网络模型的方向估计精度,提出利用特征矢量相角作为方向特征来构建模型。该方法首先通过协方差矩阵特征分解得到不易受噪声干扰的信号特征矢量;再对该矢量提取相角,信号的方向信息就包含在该相角中,以该相角作为输入矢量来训练模型。仿真结果证明了该方法具有抗噪能力强、模型估计精度高等特点,因此具有较高的工程应用价值。
2022-05-06 06:34:36
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