说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...
matlab 分类 svm 基于 类别
说明： 对于学习RBF的同学来说，K均值聚类算法是非常有用的，虽然MATLAB以及其他的软件里面都有对应的函数，但是对于想要学好人工智能的同学来说是远远不够的，要追其根源才能理解透彻。这样以后用起来才会得心应手，现在的刨根问底是为以后的快速学习带来方便。
说明：径向基神经网络的分类，径向基神经网络的预测，径向基神经网络的建模等
说明：这就是源头基于 RBF 辨识的单一神经网络 PID 控制器代码。
matlab 控制
说明：二维emd的MATLAB代码，需要下载rbf工具箱，亲测可用
EMD 二维EMD 二维经验模式分解 BEMD matlab
说明：粒子群算法优化支持向量机的惩罚参数c和rbf的参数gamma。
PSO SVM 粒子群算法 向量机
说明：径向基函数插值使用一系列基函数，它们在每个采样点对称且居中。径向基函数是一类特殊的函数，其主要特征是它们的响应与中心点的距离单调地减小（或增加）。中心、距离刻度和精确的形状是模型的参数。
RBF 径向基函数插值
说明：三个改进的径向基网络的matlab源程序。
RBF 径向基网络
说明：介绍RBF神经网络，利用数据来进行预测，含有详细的matlab代码。
径向基 神经网络
说明：介绍神经PID控制，包括：基于神经元网络、BP神经网络、RBF神经网络等PID整定的讲解和相关的源代码。
神经 PID
