基于RBF神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制及单神经元PID控制
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电...
RBF技术资料
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径向基函数（RBF）网络是一种强大的神经网络模型，以其在非线性分类与回归任务中的卓越性能而闻名。广泛应用于模式识别、信号处理及控制系统设计等领域，RBF能够有效解决复杂的数据拟合问题。对于致力于提升算法精度和系统响应速度的电子工程师而言，掌握RBF技术不仅有助于优化现有项目，还能激发创新灵感。本站提供266个精选RBF相关资源，包括教程、案例分析及实用工具等，助力您深入理解并灵活运用这一关键技术。
🔥 RBF热门资料
查看全部266个资源 »基于改进RBF神经网络的电力负荷预测
为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求，提出使用交替梯度算法改进径向基函数（RBF） 神经网络， 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。 ...
基于RBF神经网络的大型客机制造成本分析
为使设计人员在大型客机设计阶段便可对其制造成本有较为准确的把握，针对大型客机制造成本，采用RBF神经网络理论建立了一种分析模型，并给出建模流程。利用Matlab神经网络工具箱进行模拟仿真，对所建立大型客机制造成本分析的神经网络模型进行了验证，最后进行误差分析。仿真结果表明，所建RBF神经网络对大型客...
RBF神经网络在特征选择中的应用
提出了一个自适应量子粒子群优化算法，用于训练RBF网络的基函数中心和宽度，并结合最小二乘法计算网络权值，对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明，采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，能够选择出较优秀的特征子集。...
一个关于RBF的神经网络算法
一个关于RBF的神经网络算法，对学习RBF网络的同志有很大帮助和引导。...
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