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4 RBF、GRNN、PNN_RBF_神经网络_GRNN神经网络_GRNN_pnn_
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神经网络
GRNN神经网络
GRNN
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4 RBF、GRNN、PNN,神经网络相关
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能够实现RBF,GRNN和PNN神经网络的案例,一个是RBF-近红外光谱汽油辛烷值预测,GRNN,PNN-鸢尾花种类识别。代码和数据均有,直接可以拿来使用。
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给出了一种用径向基函数神经网络(RBFNN)进行建模和模式识别分方法。用径向基函数神经网络(RBFNN)建模进行数据预测。用两种特殊的径向基函数神经网络(GRNN和PNN)进行数据分类,并对分类结果进行对比。
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BP神经网络适用于大样本数据的预测,至于小样本还有灰色理论、最小二乘支持向量机、广义回归神经网络、灰色神经网络,不同的数据需要根据其自身特点选择不同的预测方法。在很多次实验之后,我比较钟情于BP神经网络和组合预测,组合预测是大趋势,客观上有道理,主观上有更大的操作可能性。 下面给出广义回归神经网络(包含交叉验证过程的GRNN)用于小样本量预测的代码,包括BP神经网络预测结果的对比。
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4 RBF、GRNN、PNN.zip
(6个子文件)
4 RBF、GRNN、PNN
iris_data.mat
1KB
newrbf.m
0B
main_GRNN_PNN.m
3KB
spectra_data.mat
167KB
main_RBF.m
1KB
newgnn.m
0B
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