径向基函数神经网络.pptVIP

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2023-10-28 发布于湖北
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径向基函数神经网络.ppt

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径向基函数神经网络;神经网络基础知识;神经元结构模型;BP神经元模型;可以看出：随着权值和输入向量之间的距离的减少，网络输出是递增的，当输入向量和权值向量一致时，神经元输出1。;径向基神经网络结构;从径向基神经网络的结构中可得到网络输出为：;RBF网络的学习算法;自组织选取中心法（K-均值聚类法）;求解方差;RBF神经网络工作原理 ;RBF神经网络工作原理;RBF神经网络工作原理;RBF神经网络两种模型;两种模型的比较;RBF学习算法;RBF网络学习算法的MATLAB实现;newrb() 功能建立一个径向基神经网络格式 [net,tr]= newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF) 说明 P：Q组输入向量组成的R*Q维矩阵； T：Q组目标分类向量组成的S*Q维矩阵； GOAL：圴方误差，默认为0； SPREAD：径向基函数的扩展速度，默认为1； MN：神经元的最大数目，默认为Q； DF：两次显示之间所添加的神经元数目，默认为25； net：返回值，一个径向基网络； tr：返回值，训练记录。;newrbe() 功能建立一个严格的径向基神经网络,严格是指径向基神经网络的隐层神经元的个数与输入值的个数相等。格式 net = newrbe(P,T, SPREAD);RBF神经网络在matlab中的例子;非线性函数的回归;故障诊断;RBF与BP神经网络的比较;RBF神经网络的优缺点分析;3.把一切把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。;Thanks for your attention径向基函数神经网络;神经网络基础知识;神经元结构模型;BP神经元模型;可以看出：随着权值和输入向量之间的距离的减少，网络输出是递增的，当输入向量和权值向量一致时，神经元输出1。;径向基神经网络结构;从径向基神经网络的结构中可得到网络输出为：;RBF网络的学习算法;自组织选取中心法（K-均值聚类法）;求解方差;RBF神经网络工作原理 ;RBF神经网络工作原理;RBF神经网络工作原理;RBF神经网络两种模型;两种模型的比较;RBF学习算法;RBF网络学习算法的MATLAB实现;newrb() 功能建立一个径向基神经网络格式 [net,tr]= newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF) 说明 P：Q组输入向量组成的R*Q维矩阵； T：Q组目标分类向量组成的S*Q维矩阵； GOAL：圴方误差，默认为0； SPREAD：径向基函数的扩展速度，默认为1； MN：神经元的最大数目，默认为Q； DF：两次显示之间所添加的神经元数目，默认为25； net：返回值，一个径向基网络； tr：返回值，训练记录。;newrbe() 功能建立一个严格的径向基神经网络,严格是指径向基神经网络的隐层神经元的个数与输入值的个数相等。格式 net = newrbe(P,T, SPREAD);RBF神经网络在matlab中的例子;非线性函数的回归;故障诊断;RBF与BP神经网络的比较;RBF神经网络的优缺点分析;3.把一切把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。;Thanks for your attention