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径向基函数网络（RBF网络）是一种高效的人工神经网络模型，以其强大的非线性映射能力和快速学习速度在模式识别、信号处理及控制系统设计等领域得到广泛应用。通过调整中心点与宽度参数，RBF网络能够灵活适应复杂的数据分布情况，特别适合解决分类与回归问题。对于电子工程师而言，掌握RBF网络原理不仅有助于提升个人技能水平，还能促进创新项目开发。本页面汇集了14703个精选资源，涵盖理论教程、案例分析及实...

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  RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非...

📅 👤 子夜青衫
RBF PID S函数 神经网络 控制器

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