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

RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。

用于查找径向基神经网络模型的网络参数的程序 MATLAB 函数“newrb”用于为给定数据集训练神经网络。 该函数的形式为 net = newrb(Y, X,goal,spread)。 传播（网络参数）将影响模型性能。 该程序可用于获得给定数据集的“传播常数”的最佳值。 获得显示交叉验证误差随扩展常数变化的箱线图。 然后，设计者可以分析该图以找出最佳的“传播常数”。

径向基神经网络MATLAB

为了解决系统状态变量不宜直接测量的问题，利用神经网络能对任意函数逼近的原理，采用 RBF神经网络针对标准单输入、单输出系统，利用可测变量为输入量，在基本状态观测器的基础上设计了神经网络状态观测器。系统状态观测误差是收敛有界的，并且该界与神经网络权值逼近误差有关，合理设计神经网络参数，将该观测器应用于起重摆角子系统，利用小车位置变量为输入量，实现对吊重摆角速度的现场软测量。仿真研究的结果表明，神经网络观测器具有良好的快速响应性，其观测时间小于1 s；当系统存在建模误差和参数摄动时，神经网络观测器能较好地适应

针对在医学卫生领域,疾病受到许多因素的影响,很难用结构式的因果模型加以解释的问题,根据神经网络来预测是一种行之有效的方法。径向基函数(RBF)神经网络应用于疾病的月发病人数预测时,由于影响它的气象因素:月平均气压,月平均气温,月平均相对湿度,月平均风速,月平均降水量本身具有很大的相关性,且维数较高,RBF神经网络的预测精度会下降,针对这一问题,文中提出了利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效的解决了预测精度下降的问题。最后以2001年8月至2006年9月张家川支气管肺炎月发病人数的资料验证该方法的有效性。至此,应该充分考虑人在各时间段的发病特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低支气管肺炎对人类的危害,保障人类的生活品质。

单张照片提取二维特征点 采用RBF径向基函数进行插值 能给得到特定的三维人脸模型

本文实例讲述了Python实现的径向基（RBF）神经网络。分享给大家供大家参考，具体如下： from numpy import array, append, vstack, transpose, reshape, \ dot, true_divide, mean, exp, sqrt, log, \ loadtxt, savetxt, zeros, frombuffer from numpy.linalg import norm, lstsq from multiprocessing import Process, Array from random im

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测，楼旭伟，楼辉波，为提高径向基(RBF)神经网络预测模型对交通流预测的准确性，提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传�

大坝变形蚁群聚类径向基函数神经网络安全监控预测模型.pdf