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@rbf.zip
因其核函数的良好性态,RBF核SVM(RBF-SVM)在实际应用中表现出良好的学习性能,但是RBF核函数中的参数对SVM的性能起决定性作用.阐述了RBF-SVM的性能随着变化而变化的规律,并将RBF-SVM引入自动羽绒识别系统中.根据自动羽绒识别系统的实际需求和RBF-SVM的性能变化规律,论述了本系统中参数的选取依据和选取过程,并且给出了的相关曲线变化图.通过研究,最后得到适合本系统的识别模型,从而提高了系统的总体识别率.同时,也验证了RBF-SVM的良好特性和其受参数的约束规律.
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RBF.rar
文中设计了一个3层径向基神经网络(RBFN)用于对企业的5项评价指标进行聚类分析，并与蚁群算法做了比较分析。RBFN由输入层
到隐含层采用传统的K一均值算法，隐含层到输出层通过“模2递减”学习速率的BP学习；蚁群算法根据信息素的分配能够自动调整收索
路径，从而达到数据自动聚类的目的。结果表明，与蚁群算法相比，改进RBFN具有快速收敛、自动识别奇异样本的优点，而蚁群算法
无须教师学习，并能够达到全局最优。
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RBF.rar
matlab格式源代码。功能：径向基神经网络算法源码和应用于时间序列模型建立和预测问题。
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