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。
基于聚类的RBF 网设计算法,验证过了,仿真效果还不错...
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👤 klin3139
基于梯度法的RBF 网设计算法,已验证,可用...
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👤 shanml
基于OLS 的RBF 网设计算法,可用!需要的下...
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👤 ryb
RBF网络用于函数逼近
未使用神经网络工具箱....
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👤 dragonhaixm
用matlab编写的聚类rbf神经网络曲线拟和程序。...
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👤 dongqiangqiang