说明:用遗传算法优化RBF网络参数,减小RBF网络在函数逼近中的误差
说明:七个RBF神经网络的源代码:基于梯度法、OLS、聚类、k均值聚类、函数逼近的RBF 网设计算法,及预测模型
说明: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。
说明:RBF为径向基函数,RBF网络把网络看作对未知函数的逼近器。输入信号为正弦信号u(k)=0.35sin(3*pi*t),采用时间为0.001s,网络隐层神经元个数取m=4,网络结构为输入层2-隐层4-输出1,网络的出事全职取随机值,高斯函数的初始值取Cj=[0.65,0.65]T,B=[1.35,1...
说明:RBF神经网络模型 能够很快的调用RBF网络模型 是用方便简单
说明:RBF预测模型,能够准确的预测RBF的功能及特性。