文件名称:RBFNN
介绍说明--下载内容均来自于网络,请自行研究使用
Three function for RBF neural network, using OLS,Rand and SGA
function [newcenter,sigma,W,yh,rmse]=rbfols(p,t,tol)
p 為輸入資料點,N×K矩陣,N是輸入資料維度,K是資料點數
t 為目標輸出值,1×K矩陣
tol 為指定容忍度或正確率
centers選定中心點,N×nc矩陣
sigma為 ? 值
W為輸出層權重,nc×1矩陣
yh為網路輸出值,1×K矩陣
rmse 為目標輸出值與網路輸出值之RMSE-Three function for RBF neural network, using OLS,Rand and SGA
function [newcenter,sigma,W,yh,rmse]=rbfols(p,t,tol)
p 為輸入資料點,N×K矩陣,N是輸入資料維度,K是資料點數
t 為目標輸出值,1×K矩陣
tol 為指定容忍度或正確率
centers選定中心點,N×nc矩陣
sigma為 ? 值
W為輸出層權重,nc×1矩陣
yh為網路輸出值,1×K矩陣
rmse 為目標輸出值與網路輸出值之RMSE
function [newcenter,sigma,W,yh,rmse]=rbfols(p,t,tol)
p 為輸入資料點,N×K矩陣,N是輸入資料維度,K是資料點數
t 為目標輸出值,1×K矩陣
tol 為指定容忍度或正確率
centers選定中心點,N×nc矩陣
sigma為 ? 值
W為輸出層權重,nc×1矩陣
yh為網路輸出值,1×K矩陣
rmse 為目標輸出值與網路輸出值之RMSE-Three function for RBF neural network, using OLS,Rand and SGA
function [newcenter,sigma,W,yh,rmse]=rbfols(p,t,tol)
p 為輸入資料點,N×K矩陣,N是輸入資料維度,K是資料點數
t 為目標輸出值,1×K矩陣
tol 為指定容忍度或正確率
centers選定中心點,N×nc矩陣
sigma為 ? 值
W為輸出層權重,nc×1矩陣
yh為網路輸出值,1×K矩陣
rmse 為目標輸出值與網路輸出值之RMSE
相关搜索: RMSE
rbf
RBF
neural
network
ols
SGA
rbf
ols
RBFNN
PID
s-function
OLS
in
neural
network
for
rbf
RBF
图像识别
rbf
RBF
neural
network
ols
SGA
rbf
ols
RBFNN
PID
s-function
OLS
in
neural
network
for
rbf
RBF
图像识别
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
rbfsga.m
rbfols.m
rbfrand.m
rbfols.m
rbfrand.m