RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于銷售額、銷售量的預(yù)測(cè)
資源簡(jiǎn)介:RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于銷售額、銷售量的預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間: 2014-01-12
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資源簡(jiǎn)介:遺傳算法優(yōu)化RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序源代碼。
上傳時(shí)間: 2017-09-15
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資源簡(jiǎn)介:粒子群算法、遺傳算法優(yōu)化RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
上傳時(shí)間: 2017-09-17
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資源簡(jiǎn)介:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function, RBF)
上傳時(shí)間: 2016-02-29
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資源簡(jiǎn)介:RBF-NN,徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。已通過(guò)了一些列驗(yàn)證,應(yīng)該好使。
上傳時(shí)間: 2013-12-19
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資源簡(jiǎn)介:用matlab寫的三個(gè)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,分別為基于聚類的RBF,基于梯度法的RBF ,基于OLS 的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間: 2015-07-15
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資源簡(jiǎn)介:應(yīng)用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作預(yù)測(cè)的matlab程序
上傳時(shí)間: 2015-04-15
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資源簡(jiǎn)介:一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系 數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過(guò)比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似...
上傳時(shí)間: 2013-12-26
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資源簡(jiǎn)介:關(guān)于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文章,程序加上應(yīng)用,中國(guó)人寫的英文文章
上傳時(shí)間: 2015-08-31
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資源簡(jiǎn)介:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序加上應(yīng)用,一個(gè)在美國(guó)的臺(tái)灣人寫的
上傳時(shí)間: 2014-11-07
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資源簡(jiǎn)介:一種基于改進(jìn)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像識(shí)別方法
上傳時(shí)間: 2013-12-20
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資源簡(jiǎn)介:經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過(guò)比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個(gè)神經(jīng)元來(lái)約簡(jiǎn)隱...
上傳時(shí)間: 2014-01-16
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資源簡(jiǎn)介:基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)預(yù)測(cè),碩士論文,非常實(shí)用的股價(jià)預(yù)測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間: 2016-02-19
上傳用戶:lili123
資源簡(jiǎn)介:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,解決擬合問(wèn)題,效果不錯(cuò)
上傳時(shí)間: 2016-06-13
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資源簡(jiǎn)介:三個(gè)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序,徑向基網(wǎng)絡(luò)用于逼近
上傳時(shí)間: 2016-07-04
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資源簡(jiǎn)介:一種新型徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),里面有具體的程序,希望對(duì)大家有用
上傳時(shí)間: 2016-09-21
上傳用戶:Late_Li
資源簡(jiǎn)介:文中設(shè)計(jì)了一個(gè)3層徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFN)用于對(duì)企業(yè)的5項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行聚類分析,并與蟻群算法做了比較分析。RBFN由輸入層 到隱含層采用傳統(tǒng)的K一均值算法,隱含層到輸出層通過(guò)“模2遞減”學(xué)習(xí)速率的BP學(xué)習(xí);蟻群算法根據(jù)信息素的分配能夠自動(dòng)調(diào)整收索 路徑,...
上傳時(shí)間: 2013-12-15
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資源簡(jiǎn)介:基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符和數(shù)字的訓(xùn)練,主要用于車牌識(shí)別,效果不錯(cuò)
上傳時(shí)間: 2013-12-30
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資源簡(jiǎn)介:matlab格式源代碼。功能:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法源碼和應(yīng)用于時(shí)間序列模型建立和預(yù)測(cè)問(wèn)題。
上傳時(shí)間: 2014-01-01
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資源簡(jiǎn)介:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序,對(duì)初學(xué)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程的很有幫助啊
上傳時(shí)間: 2017-03-31
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資源簡(jiǎn)介:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用的算法梯度下降法,比較清晰,適合于初學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用戶
上傳時(shí)間: 2014-01-06
上傳用戶:JasonC
資源簡(jiǎn)介:一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的VC源代碼
上傳時(shí)間: 2016-03-19
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資源簡(jiǎn)介:matlab實(shí)現(xiàn) 感應(yīng)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間: 2014-01-03
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資源簡(jiǎn)介:利用網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近 使用的主要函數(shù)如下: NEWRB——設(shè)計(jì)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) SIM——對(duì)徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真
上傳時(shí)間: 2014-01-15
上傳用戶:英雄
資源簡(jiǎn)介:徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例
上傳時(shí)間: 2015-03-08
上傳用戶:zhangyi99104144
資源簡(jiǎn)介:1、該工具包用于安裝Lm和RBF兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包 2、直接運(yùn)行LmNet.exe或_install.bat即可; 3、完成成功后,請(qǐng)將 bin\win32 目前加至系統(tǒng)的 path中。 具體為:我的電腦-->屬性-->環(huán)境變量-->將“bin\win32”加至path路徑中。
上傳時(shí)間: 2014-01-24
上傳用戶:asdfasdfd
資源簡(jiǎn)介:網(wǎng)上下的一個(gè)關(guān)于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)例,希望大家能有用
上傳時(shí)間: 2014-12-01
上傳用戶:tianyi223
資源簡(jiǎn)介:關(guān)于競(jìng)相基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例程共處學(xué)者使用請(qǐng)支持
上傳時(shí)間: 2015-08-31
上傳用戶:baitouyu
資源簡(jiǎn)介:這是一個(gè)徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)MATLAB的源程序,用于兩類線性不可分的數(shù)據(jù)的分類
上傳時(shí)間: 2014-01-21
上傳用戶:ve3344
資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源碼程序,利用c的知識(shí)和能用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能
上傳時(shí)間: 2014-10-29
上傳用戶:manlian