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This program demonstrates some function approximation capabilities of a Radial Basis Function Network.
The user supplies a set of training points which represent some \"sample\" points for some arbitrary curve. Next, the user specifies the number o
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高斯、加斯比、SOR三种逼近算法的比较,matlab实现-Gaussian, Gatsby, SOR comparison of three approximation algorithms, matlab implementation
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基于BP神经网络的高斯模糊图像复原的方法实现,结合了BP神经网络良好的非线性逼近功能,效果较传统的算法更好。-BP neural network based image restoration method of Gaussian blur implementation of BP neural network combines good nonlinear approximation function, the effect is better than traditional algorit
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自适应神经网络图书馆(Matlab的5.3.1或更高版本)是实现多个自适应神经网络具有不同的自适应算法块的集合。
它主要分布于2001年6月 - 7月詹皮耶罗坎帕(西弗吉尼亚大学)和马里奥·卢卡Fravolini(佩鲁贾大学)。后来改善部分由美国航天局资助NCC5-685支持。
有迹象表明,实施基本上这些种神经网络的块:
自适应线性网络(ADALINE)
多层感知层网络
广义径向基函数网络
动力单元结构(DCS)网络的高斯或圆锥形基函数
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