公告：自适应神经网络的MATLAB实现

简介：
本公告介绍一种基于MATLAB平台的自适应神经网络实现方法，旨在为研究者和开发者提供一个灵活、高效的工具，以解决各种复杂的数据分析与预测问题。 自适应神经网络库（适用于Matlab 5.3.1及以上版本）包含一系列模块，用于实现多种具有不同自适应算法的自适应神经网络。该库主要由Giampiero Campa（西弗吉尼亚大学）和Mario Luca Fravolini（佩鲁贾大学）于2001年6月至7月期间开发，并且后续改进得到了NASA Grant NCC5-685的部分支持。 这些模块涵盖了以下类型的神经网络： - 自适应线性单元(ADALINE)网络 - 多层感知器网络 - 广义径向基函数(GRBF) 网络，包括高斯或圆锥基函数的动态单元结构(DCS)网络 此外，该库还包括有关标量非线性函数逼近的Simulink示例。训练.zip文件提供了关于如何训练GRBF网络以及相关支持示例的详细步骤说明。