1.2RBF网络学习算法研究现状RBF神经网络是从多变量函数插值发展起来的，从概念形成之日起就吸引了很多学者的研究兴趣。RBF网络模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接受域的神经网络结构，是一种具有局部近性能的前馈神经网络。
RBF神经网络的研究与应用。声明：知识水坝论文均为可编辑的文本格式PDF，绝非垃圾截图文档，请放心下载使用。需要DOC格式的请发豆丁站内信。
论文选用RBF神经网络来做模型函数的近，主要是模型物理分析困难，会出现许多不可测量的参数，采用神经网络来近未知函数也是一个现在很多系统给研究上会使用的方法。RBF神经网络直接鲁棒性系统
1.3本论文研究的主要工作本论文通过开展基于RBF神经网络的地区电网短期负荷预测方法探索研究，旨在寻求优化负荷预测方法的实用途径，科学、准确地找出传统负荷预测方法中存在的问题，有针对性的采取有效措施，进一步提高负荷预测的精度和效率，从...
论文中又提到了RBF，虽然是个简单的核函数，但是也再总结一下。关于SVM中的核函数的选择，比较简单和应用比较广的是RBF。所谓径向基函数(RadialBasisFunction简称RBF),就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心xc...
RBF和我论文里提出的模型也没有直接联系；即使不管我论文解决的问题和提出的方法，退一步，放在我们领域而言，RBF也是不常见的。我们领域更经典更有效且popular的是GP（gaussianprocess）模型，在非常多经典算法中都有用到，而且我已经作为baseline对比了。
径向基函数(RBF)在神经网络领域扮演着重要的角色，如RBF神经网络具有唯一最佳近的特性，径向基作为核函数在SVM中能将输入样本映射到高维特征空间，解决一些原本线性不可分的问题。本文主要讨论：1.先讨论核函数是如何把数据映射到高维空间的，然后引入径向基函数作核函数，并特别说明...
径向基函数（RBF）神经网络RBF网络能够近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数近、时间序列分析、数据分类、模式识
本论文研究表明，结合了RBF神经网络技术的PID控制器与传统PID控制器相比有着更高的优越性，能够更好的满足复杂非线性系统的控制要求。该论文有图14幅，参考文献32篇。毕业论文关键词：无刷直流电机PID控制RBF神经网络传感器技术电力
RBF神经网络结构RBF神经网络控制系统框图【参考文献】：期刊论文[1]基于遗传BP神经网络的搅拌摩擦焊温度模型[J].张喆,张永林,陈书锦.热工艺.2020(03)[2]基于RBF神经网络的检定炉温度控制系统[J].冯冬青,李现旗.仪表技术与传感器.2014(01)
(毕业设计论文)《RBF神经网络》.doc,绪论1.1RBF神经网络简介径向基函数神经网络(RadialBasisFunctionNeuralNetwork)是Moody和Darken于20世纪80年代末提出的一种具有单隐层得...
RBF神经网络(毕业论文doc)下载积分:1000内容提示:第1章绪论1.1RBF神经网络简介径向基函数神经网络(RadialBasisFunctionNeuralNetwork)是Moody和...
论文工作总结325.2RBF网络研究展望32参考文献33致谢34附录:MATLAB程序及调试结果数据的导入...35RBF网络判别的源程序50RBF神经网络学习算法的研究...
【论文级别】硕士【网络出版投稿人】青岛大学【网络出版投稿时间】2007-11-30【关键词】RBF...
1985年,Powell提出了多变量插值的径向基函数(RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数,也可以是到任意一点c的距离,c点称为中心点。任...
RBF神经网络学习算法的研究毕业论文下载积分:2900内容提示:目录摘要...3ABSTRACT...
【摘要】:RBF神经网络具有结构简单、学习速度快、拟合精度较高、泛化能力较强和不易陷入局部极小等优点,被广泛应用于函数近、分类、时间序列预测等诸多领域。虽然常用RBF...
2本文在研究前人径向基神经网络的基础上,提出了RBF神经网络的混合结构优化算法。在算法中,改进了递归正交最小二乘(ROLS)算法的停止条件,并用改进的ROLS算法优选RBF神经网络中...
【论文级别】硕士【网络出版投稿人】青岛大学【网络出版投稿时间】2007-11-30【关键词】RBF...
基于RBF神经网络的人体运动与姿态,一种径向基函数神经网络的参数求解方法,自构造RBF神经网络及其参数优化等六篇论文,需要者自己下载。下载地址用户评论...