基于RBF神经网络的粮库温度预测
由于粮库温度是非线性的时间序列，文章提出了基于RBF神经网络的粮库温度预测模型。该模型优于传统的粮库温度分析方法，又避免了BP算法容易陷入局部极小点和收敛速度慢的缺点。根据实验的仿真结果显示，...
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。
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查看全部342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。 ...
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。...
RBF 神经网络应用于模式识别
RBF 神经网络应用于模式识别...
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