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微粒子遗传径向基matlab代码 评分:

一般而言,局部搜索就是基于贪婪思想利用邻域函数进行搜索,若找到一个比现有值更优的解就弃前者而取后者。但是,它一般只可以得到“局部极小解”,就是说,可能这只兔子登“登泰山而小天下”,但是却没有找到珠穆朗玛峰。而模拟退火,遗传算法,禁忌搜索,神经网络等从不同的角度和策略实现了改进,取得较好的“全局最小解”。
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径向基函数插值方法分析

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。

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径向基神经网络MATLAB仿真

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基于MATLAB径向基神经网络的双色球预测

优点—— RBF神经网络有很强的非线性拟合能力,可映射任意复杂的非线性关系,而且 学习规则简单,便于计算机实现。具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映 射能力以及强大的自学习能力,因此在彩票等非线性大数据分析预测方面, 有着很大的应用市场。 具有局部逼近的优点 RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络,RBF网络可以任意精度逼近 任意的非线性函数,且具有全局逼近能力,从根 本上解决了BP网络的局部最优问题,而且拓扑结构紧凑,结构参数可实现分 离学习,收敛速度快。 只要在MATLAB(R2014b)平台上,通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可 以快速预测。预测系统推荐

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matlab BP网络与径向基网络在预测方面的比较

本文通过神经网络中的BP网络和径向基网络来对著名的Lorenz方程的解进行预测,从而来比较两种方法在预测方面各自的特点,同时也论证了神经网络用来做非确定性现象预测的优越性。 程序很全 可以运行

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径向基函数神经网络原理及应用

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RBF径向基函数神经网络

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