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第一章绪论1.1神经网络概述1.1.1神经元模型和网络结构1.1.2神经网络的学习1.2RBF网络学习算法研究现状1.3本文主要研究工作第二章RBF网络原理102.1径向基函数与插值问题102.2RBF网络模型112.3RBF网络近性能122.4本章小结13第...
三容水箱的RBF神经网络控制论文.doc,NANCHANGUNIVERSITY题目：基于RBF神经网络的三容水箱液位控制学院：信息工程学院系自动化专业班级：电机与电器学生姓名：学号：任课教师：日期：2014年9月3日三容水箱的RBF神经网络...
1.3本论文研究的主要工作本论文通过开展基于RBF神经网络的地区电网短期负荷预测方法探索研究，旨在寻求优化负荷预测方法的实用途径，科学、准确地找出传统负荷预测方法中存在的问题，有针对性的采取有效措施，进一步提高负荷预测的精度和效率，从...
西安建筑科技大学硕士学位论文基于RBF模糊神经网络的污水处理过程中DO控制研究指导教师卫国教授针对污水处理系统一般在实际运行时总都面临着不同的工作日进水水质复杂、波动大、经常超负荷的情形要求溶解氧的质量浓度不同等问题设计了一种模糊RBF神经网络控制器用来控制参数变化...
基于RBF神经网络的最低工资调整模型摘要最低工资制度能有效地减少贫困，促进社会稳定发展，因此历来是各国最为重视的课题之一。本文就最低工资调整模型，先运用灰色关联度对各个经济指标与工资增长的影响程度进行分析，选取出较为重要的影响因素。
神经网络模型的不同主要集中在神经元的特性，网络的拓扑结构和学习规则上。文中主要采用RBF神经网络。故障诊断网络结构确定的过程为：分别在异步电动机正常、轴承故障、转子断条、转子断条和轴承故障并发状态下采集电流信号对采集完...
RBF网络是指隐含层神经元由RBF神经元组成的前馈网络。RBF神经元是指神经元的变换函数为RBF（RadialBasisFunction，径向基函数）的神经元。典型的RBF网络由三层组成：一个输入层，一个或多个由RBF神经元组成的RBF层（隐含层），一个由线性神经
在写RBF神经网络之前还是说下训练集和测试集的问题！关于训练集的选取，选取要有代表性，就像选出的班干部，要能代替你们的班级风气，班级风貌（好像比方没打好）。这个数量不一定要多（多没有代表性也是枉然），但样本的代表的特征一定要全部包括在内（数量越多，样本特征全有，这样...
径向基函数（RBF）神经网络RBF网络能够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近、时间序列分析、数据分类、模式识
径向基函数神经网络(RBFNN)是一种具有单隐层的三层前馈网络,其网络结构和学习算法与BP网络有着很大的差别,在一定程度上克服了BP网络的缺点,因此本文就在RBF神经网络辨识的基础上实现神经网络PID参数的自整定。论文的主要内容如下:(1)介绍了PID
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三容水箱的RBF神经网络控制论文.doc,NANCHANGUNIVERSITY题目：基于RBF神经网络的三容水箱液位控制学院：信息工程学院系自动化专业班级：电机与电器学生姓名：学号：任课教师：日期：2014年9月3日三容水箱的RBF神经网络...
1.3本论文研究的主要工作本论文通过开展基于RBF神经网络的地区电网短期负荷预测方法探索研究，旨在寻求优化负荷预测方法的实用途径，科学、准确地找出传统负荷预测方法中存在的问题，有针对性的采取有效措施，进一步提高负荷预测的精度和效率，从...
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基于RBF神经网络的最低工资调整模型摘要最低工资制度能有效地减少贫困，促进社会稳定发展，因此历来是各国最为重视的课题之一。本文就最低工资调整模型，先运用灰色关联度对各个经济指标与工资增长的影响程度进行分析，选取出较为重要的影响因素。
神经网络模型的不同主要集中在神经元的特性，网络的拓扑结构和学习规则上。文中主要采用RBF神经网络。故障诊断网络结构确定的过程为：分别在异步电动机正常、轴承故障、转子断条、转子断条和轴承故障并发状态下采集电流信号对采集完...
RBF网络是指隐含层神经元由RBF神经元组成的前馈网络。RBF神经元是指神经元的变换函数为RBF（RadialBasisFunction，径向基函数）的神经元。典型的RBF网络由三层组成：一个输入层，一个或多个由RBF神经元组成的RBF层（隐含层），一个由线性神经
在写RBF神经网络之前还是说下训练集和测试集的问题！关于训练集的选取，选取要有代表性，就像选出的班干部，要能代替你们的班级风气，班级风貌（好像比方没打好）。这个数量不一定要多（多没有代表性也是枉然），但样本的代表的特征一定要全部包括在内（数量越多，样本特征全有，这样...
径向基函数（RBF）神经网络RBF网络能够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近、时间序列分析、数据分类、模式识
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