📚 RBF-NN技术资料

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径向基函数神经网络（RBF-NN）以其强大的非线性映射能力和快速的学习速度，在模式识别、信号处理及控制系统中展现出卓越性能。作为电子工程师，掌握RBF-NN不仅能够提升您在数据分类与预测领域的专业技能，还能为解决复杂工程问题提供新思路。本页面汇集了317个精选资源，涵盖理论教程、案例分析及实战项目，助您深入理解并灵活运用这一先进技术。立即探索，开启您的智能计算之旅！

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因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中.根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本...

📅 👤 zhengzg
RBF-SVM RBF SVM 性能

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基于pso—rbf nn的非线性系统辨识方法仿真研究.pdf
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基于qpso-rbf nn的混沌时间序列预测.pdf
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