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来源:bpm源码 发表时间:2024-12-23 00:42:55

1.用c语言编写RBF神经网络程序

cmac源码

用c语言编写RBF神经网络程序

       RBF网络能够逼近任意的源码非线性函数,可以处理系统内的源码难以解析的规律性,具有良好的源码泛化能力,并有很快的源码idapython 源码学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、源码时间序列分析、源码反编译能看源码吗数据分类、源码模式识别、源码信息处理、源码图像处理、源码系统建模、源码控制和故障诊断等。源码

       简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。源码tx防红工具源码当网络的源码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,这样的源码网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入,centos 7安装内核源码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网络就是怎样把源码做成apk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。

       附件是RBF神经网络的C++源码。

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