实验四、RBF神经网络实验报告(共9页).doc

上传人:晟*** 文档编号:8541378 上传时间:2021-11-23 格式:DOC 页数:9 大小:197.50KB
下载 相关 举报
实验四、RBF神经网络实验报告(共9页).doc_第1页
第1页 / 共9页
实验四、RBF神经网络实验报告(共9页).doc_第2页
第2页 / 共9页
实验四、RBF神经网络实验报告(共9页).doc_第3页
第3页 / 共9页
实验四、RBF神经网络实验报告(共9页).doc_第4页
第4页 / 共9页
实验四、RBF神经网络实验报告(共9页).doc_第5页
第5页 / 共9页
点击查看更多>>
资源描述

精选优质文档-倾情为你奉上实验四、RBF神经网络一、实验目的通过计算机编程实现并验证RBF神经网络的曲线拟合及模式分类能力。二、实验内容1)用Matlab实现RBF神经网络,并对给定的曲线样本集实现拟合;2)通过改变实验参数,观察和分析影响RBF神经网络的结果与收敛速度的因素;三、实验原理、方法和手段RBF网络能够逼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逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当网络的一个或多个可调参数(权值或阈值)对任何一个输出都有影响时,这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入,网络上的每一个权值都要调整,从而导致全局逼近网络的学习速度很慢。BP网络就是一个典型的例子。如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出,则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型(CMAC)网络、B样条网络等。径向基函数解决

展开阅读全文
相关资源
相关搜索

当前位置:首页 > 实用文档资料库 > 公文范文

Copyright © 2018-2021 Wenke99.com All rights reserved

工信部备案号浙ICP备20026746号-2  

公安局备案号:浙公网安备33038302330469号

本站为C2C交文档易平台,即用户上传的文档直接卖给下载用户,本站只是网络服务中间平台,所有原创文档下载所得归上传人所有,若您发现上传作品侵犯了您的权利,请立刻联系网站客服并提供证据,平台将在3个工作日内予以改正。