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RBF、GRNN及PNN神经网络实例代码参考.zip

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简介：
本资源包提供了径向基函数（RBF）、一般回归神经网络（GRNN）和概率神经网络（PNN）的示例代码，适用于学习与实践相关神经网络模型。 基于MATLAB编写的算法程序代码已调试无误，可直接运行，并包含详细注释。适合本科生自学机器学习、人工智能及毕业设计使用，欢迎下载交流。

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  • RBF、GRNN及PNN神经网络实例代码参考.zip
    优质
    本资源包提供了径向基函数（RBF）、一般回归神经网络（GRNN）和概率神经网络（PNN）的示例代码，适用于学习与实践相关神经网络模型。 基于MATLAB编写的算法程序代码已调试无误，可直接运行，并包含详细注释。适合本科生自学机器学习、人工智能及毕业设计使用，欢迎下载交流。
     
  • 9个RBF、GRNN和PNN神经网络案例的MATLAB参考代码.zip
    优质
    本资源包含九个使用径向基函数（RBF）、广义回归神经网络（GRNN）及概率神经网络（PNN）的MATLAB示例程序，适用于机器学习与模式识别的研究和教学。 RBF、GRNN和PNN神经网络案例的MATLAB参考程序包含详细的代码资料及讲解注释。
     
  • 基于Matlab的RBF、GRNN和PNN神经网络仿真实验源码与参考资料
    优质
    本资源提供基于Matlab平台的径向基函数(RBF)、一般回归神经网络(GRNN)及概率神经网络(PNN)的完整实验代码，涵盖各类经典案例，并附带详尽参考文献。适合科研人员和学生深入学习与实践。 Matlab 实现RBF、GRNN和PNN神经网络仿真项目源码及资料。
     
  • GRNN神经网络代码.zip
    优质
    该压缩包包含了一个基于GRNN（广义回归神经网络）算法的Python实现代码。适用于数据分析和预测建模场景，提供详细的文档说明与示例数据。 用MATLAB简单实现GRNN的代码，并在代码注释中解释了GRNN网络的工作原理。该代码可以直接作为模板使用。
     
  • 竞争型神经网络及SOM神经网络的MATLAB参考代码.zip
    优质
    本资源包含用于实现竞争型和自组织映射（SOM）神经网络的MATLAB代码，适用于研究与学习用途。 竞争神经网络与SOM（自组织映射）神经网络的MATLAB参考程序包括详细的代码资料和讲解注释。这些资源可以帮助学习者更好地理解和实现这两种类型的神经网络模型，提供了一步一步的操作指南以及理论背景介绍。这样的材料对于研究或项目开发来说是非常有价值的工具。
     
  • RBF神经网络实例分析
    优质
    本篇文章通过具体案例深入浅出地解析了径向基函数（RBF）神经网络的工作原理及其应用。适合初学者快速掌握RBF神经网络的核心概念和实践技巧。 本资源使用自组织学习与有监督学习两种方式训练RBF神经网络，支持多维函数逼近及批量训练，并具有良好的封装性，易于使用。
     
  • MATLAB中GRNN神经网络的实现
    优质
    本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现GRNN（General Regression Neural Network）神经网络，涵盖了模型构建、训练及预测等步骤。通过实例分析，帮助读者理解并应用这一强大的回归预测工具。 广义回归神经网络（GRNN Generalized Regression Neural Network）是由美国学者Donald F. Specht在1991年提出的，它是径向基神经网络的一种类型。GRNN具有强大的非线性映射能力、灵活的网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决各种复杂的非线性问题。相比RBF（Radial Basis Function）网络，GRNN在网络逼近能力和学习速度方面表现更佳，在样本数据较少时也能取得较好的预测效果，并且能够处理不稳定的数据。 因此，GRNN在信号处理、结构分析、教育产业、能源领域、食品科学、控制决策系统、药物设计以及金融和生物工程等领域得到了广泛应用。
     
  • 基于PNN的神经网络分类Matlab代码
    优质
    本简介提供了一段基于概率神经网络（PNN）的分类算法的MATLAB实现代码。该代码适用于各类数据集的分类任务，并能够高效地处理模式识别问题，为用户提供了一个灵活且强大的工具来解决实际中的分类挑战。 该资源提供了一个用MATLAB实现的PNN（概率神经网络）分类器代码。PNN主要用于模式分类任务。使用此代码可以直接运行，并得到训练集与测试集的分类图像，同时输出测试集上的分类正确率结果。数据以Excel格式存储，用户可以轻松替换为自己的数据进行实验，上手较为简单。
     
  • 基于MATLAB的RBF和PNN神经网络算法实现（含完整源码及数据）.rar
    优质
    本资源提供了一套在MATLAB环境中实现径向基函数(RBF)与概率神经网络(PNN)算法的完整解决方案，包括详尽的源代码及测试数据集。适合研究机器学习、模式识别等领域人员使用。 资源内容为基于Matlab实现神经网络RBF和PNN算法的完整源码及数据集。 代码特点包括参数化编程、易于更改参数设置、清晰的编程思路以及详细的注释。 适用对象主要为计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大学生，可用于课程设计、期末作业或毕业设计项目中。 作者是一位资深算法工程师，在某大厂从事Matlab、Python、C/C++和Java等多种语言的仿真工作长达十年。擅长于多个领域的算法仿真实验，包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究以及神经网络预测技术等。
     
  • GRNN预测程序的神经网络源代码
    优质
    本项目提供了一个基于GRNN（广义回归神经网络）的预测程序源代码，旨在为数据预测和模式识别任务提供高效解决方案。 径向基神经网络用于预测控制的程序代码以txt文件形式上传。