径向基函数（RBF）神经网络
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。 简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调 ...
原文：RBF神经网络--Matlab newrbe函数
newrbe x gt 表示向量 .这个形式的神经网络不需要训练， .net模型中会保存全部训练数据即矩阵 IW中，新输入的样本p gt 会跟IW矩阵中的每个样本计算距离， radbas dist . b gt 后 形成a gt 所以向量a gt 的元素个数等于训练样本的个数 LW矩阵 的元素个数是 S XS , S 是输出个数，如果是 的情况下，LW的列数 就是S 即 a gt 向量的元素个数 ...
2020-05-16 08:57 0 1254 推荐指数：
相关推荐
径向基函数（RBF）神经网络
径向基函数（RBF）神经网络 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。 简单说明一下 ...
RBF神经网络
1.RBF径向基函数 本质上和RBF核函数的SVM很相似，使用径向基函数对数据重新构建，利用 Φ（||X- Xp||）来代替原始的数据向量表示，一共有P个中心，所以获得的新数据有P个维度，此时再对数据进行分类。输出等于W Φ（||X- Xp||），W为需要求解的权重。 数学上是可以对 ...
RBF神经网络
RBF神经网络 RBF神经网络通常只有三层，即输入层、中间层和输出层。其中中间层主要计算输入x和样本矢量c（记忆样本）之间的欧式距离的Radial Basis Function (RBF)的值，输出层对其做一个线性的组合。 径向基函数： RBF神经网络的训练可以分为两个阶段：第一阶段为无 ...
MATLAB神经网络（7） RBF网络的回归——非线性函数回归的实现
7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术，RBF神经网络属于前向神经网络类型，网络的结构与多层前向网络类似，是一种三层的前向网络。第一层为输入层，由信号源结点组成；第二层为隐藏层，隐藏层节点数视所描述问题的需要而定，隐藏层中神经元的变换函数即径向 ...
RBF、GRNN 和 PNN 神经网络在Matlab中的用法
一、RBF神经网络 RBF神经网络概述 径向基函数神经网络 与 BP 神经网络的区别在于训练过程——其参数初始化具有一定方法，并非随机，隐含层的末尾使用了径向基函数，它的输出经过加权和得到 LW2.1" role="presentation ...
RBF(Radical Basis Function)径向基函数神经网络
参考链接： http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2591663.html 系统介绍了RBF network https://www.zhihu.com/question/44328472 知乎 RBF网络和BP网络区别 ...
RBF 和 BP 神经网络的比较
Contents I. 清空环境变量 II. 训练集/测试集产生 III. 数据归一化,BP 网络需要归一化处理 IV. RBF/BP神经网络创建及仿真测试 V. 性能评价 VI. 绘图 I. 清空环境变量 clear all clc ...