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径向基网络实现函数插值(拟合)
径向基网络实现函数插值(拟合)
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用matlab实现RBF神经网络
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基于matlab的径向基插值函数实现
浏览:134
5星 · 资源好评率100%
当我们遇到高维的数据,二维或者三维的数据时,由于数据的不完整,需要预测一些数值,一般我们的方法是用曲面重构,曲面插值我们一般使用径向基插值的方法,RBF (Radial Basis Function)可以看作是一个高维空间中的曲面拟合(逼近)问题。 本资源实现了matlab环境下的径向基插值函数,并且就算插值函数与真实曲线的各范数误差,误差结果证明了径向基插值函数的优越性。
径向基函数插值方法分析
浏览:3
4星 · 用户满意度95%
径向基函数(Radial Basis Functions,以下简称RBF)在数值和科学计算等领域被广泛应用,例如解微分方程、人工神经网络、曲面重建、计算机辅助设计、计算机图形学和多元插值等。RBF 插值方法不受输入参数的限制,可以进行高维插值。
径向基函数(RBF)插值算法cpp实现
浏览:158
需要自行下载matrix.h文件,可以直接运行,得出插值估计值与实际值比较的结果。
支持向量机使用径向基核函数实现函数拟合
浏览:53
神经网络仿真作业,设计支持向量机实现一对数组的函数拟合P=-1:0.1:1T=[-0.96 -0.577 ..... .....]使用支持向量机相应的回归函数svr, svrplot , svroutput进行函数拟合的仿真实验中采用rbf核函数,惩罚因子取100,控制回归精度的不敏感参数为0.02
RBF(径向基)非线性函数拟合代码
浏览:18
RBF神经网络一共分为三层,第一层为输入层即Input Layer,由信号源节点组成;第二层为隐藏层即图中中间的黄球,隐藏层中神经元的变换函数即径向基函数是对中心点径向对称且衰减的非负线性函数,该函数是局部响应函数。因为是局部相应函数,所以一般要根据具体问题设置相应的隐藏层神经元个数;第三层为输出层,是对输入模式做出的响应,输出层是对线性权进行调整,采用的是线性优化策略,因而学习速度较快。
径向基函数网络matlab程序
浏览:91
5星 · 资源好评率100%
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,也就是Φ(x)=Φ(‖x‖),或者还可以是到任意一点c的距离,c点称为中心点,也就是Φ(x,c)=Φ(‖x-c‖)。任意一个满足Φ(x)=Φ(‖x‖)特性的函数Φ都叫做径向基函数,标准的一般使用欧氏距离(也叫做欧式径向基函数),尽管其他距离函数也是可以的。在神经网络结构中,可以作为全连接层和ReLU层的主要函数。
径向基函数建模程序,matlab
浏览:123
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径向基函数建模,matlab程序,二维空间
径向基插值
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单张照片提取二维特征点 采用RBF径向基函数进行插值 能给得到特定的三维人脸模型
RBF神经网络用于函数拟合
浏览:72
5星 · 资源好评率100%
RBF神经网络用于函数的拟合,实际运用效果不错!
径向基函数_matlab.rar
浏览:78
给出了偏微分方程的径向基函数配点法的数值解法,进行了数值模拟,并且给出了图形-The numerical solution of the radial basis function with partial differential equation method, numerical simulation, and gives the graphic
rbf:径向基函数 (RBF) 插值
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RBF 径向基函数 (RBF) 插值 使用标准或自定义距离函数为任意维度的输入和输出值构建径向基函数。 安装 $ npm install rbf 用法 var RBF = require ( 'rbf' ) ; var points = [ [ 0 , 0 ] , [ 0 , 100 ] ] ; // values could be vectors of any dimensionali
径向基函数网络
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介绍了径向基函数网络的结构,特点,以及在matlab中的代码
插值 拟合技术与实现
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插值 拟合 ppt格式 方便快捷学会插值 拟合
插值与拟合C++实现
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这是用C++实现的计算方法中的插值与拟合,对学习计算方法有帮助。
MATLAB径向基函数神经网络
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径向基函数神经网络进行异或分类,首先在4个象限随机生训练数据,然后进行FCM聚类,取4个隐层神经元代表分成4类,最后通过伪逆求出输出层神经元权重,输出通过0和1区分
煤层属性空间变异的差分进化径向基神经网络插值
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为提高煤层属性空间变异的插值精度,建立了径向基函数神经网络(RBFNN)预测模型。为提高差分进化算法(DE)的全局寻优能力,提出基于非均匀变异的最优克隆算子,使之融入DE,形成最优克隆差分进化算法(OCDE);并应用OCDE优化RBFNN的参数,构成了差分进化径向基神经网络插值方法。以贵州省织纳煤田为例,应用于煤层属性预测,分别设立插值方法的拟合精度评价指标——标准均方根误差(ENRMS)和预测精
RBF插值程序
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基于径向基函数的插值技术,fortran编译,适合对径向基函数的初步学习
RBF曲面拟合matlab程序
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该程序为RBF网络曲面拟合的一个例子应用,有说明文档,希望对你有帮助。
基于ArcGIS的黑龙江省活动积温空间插值与计算 (2010年)
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以ArcGIS地理信息系统为支撑,气象站点观测的1997~2006年的旬平均气温为插值变量,采用径向基函数(Radial Basis Function)方法,对黑龙江省旬平均气温进行空间插值。结果表明,拟合出全省1km×1km单元的各旬平均气温表面数据。36个旬插值结果的均误差、均方根误差的平均数分别为0.0562和0.765℃。根据插值结果分别计算全省≥0℃和≥10℃旬、月和年积温表面。研究结果
arcgis空间内插教程(实例教程-超详细).doc
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gis空间插值详细步骤,包含截图,帮助大家想做空间插值的朋友,完成空间插值的内容,快速简便,真实有效。
RBF插值算法Matlab代码
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MATLAB实现插值与拟合
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拉格朗日插值、牛顿插值法、三次样条插值、多项式拟合,运用MATLAB实现代码
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径向基函数网络.wmv
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径向逻辑的径向基函数神经网络的硬件实现
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通过已知所测试的数据,预测未来的发展,可用于计数运动轨迹、温度变化,生物生长状态等。含完整分析问题、解析问题过程,流程图及代码。
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博客里的代码,实现对函数的拟合逼近,径向基函数+BP
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qq_33158852
2018-12-03
很简洁明了,好用
斡艾汀余
2018-10-06
不太记得是什么时候下载了,看评论应该很不错。
水裕月
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