徑向基函數（RBF）神經網絡
RBF網絡能夠逼近任意的非線性函數，可以處理系統內的難以解析的規律性，具有良好的泛化能力，並有很快的學習收斂速度，已成功應用於非線性函數逼近、時間序列分析、數據分類、模式識別、信息處理、圖像處理、系統建模、控制和故障診斷等。 簡單說明一下為什么RBF網絡學習收斂得比較快。當網絡的一個或多個可調 ...
原文：徑向基函數（RBF）神經網絡
徑向基函數 RBF 神經網絡 RBF網絡能夠逼近任意的非線性函數，可以處理系統內的難以解析的規律性，具有良好的泛化能力，並有很快的學習收斂速度，已成功應用於非線性函數逼近 時間序列分析 數據分類 模式識別 信息處理 圖像處理 系統建模 控制和故障診斷等。 簡單說明一下為什么RBF網絡學習收斂得比較快。當網絡的一個或多個可調參數 權值或閾值 對任何一個輸出都有影響時，這樣的網絡稱為全局逼近網絡。由於 ...
2015-05-29 11:08 0 17861 推薦指數：
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