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RBF神经网络用于模式分类。

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简介：
通过运用RBF神经网络技术，成功地对数据集进行了分类。具体而言，我们采用了广义RBF网络数据中心的监督学习算法，并借助梯度下降法来自动确定RBF网络的中心位置、扩展系数以及权重参数。该实验设计能够实时地呈现RBF分类过程的逼近情况。用户可以灵活地调整参数设置，从而获得预期的分类效果。

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  • 基于MATLAB的RBF神经网络分类方法研究
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    本研究探讨了在MATLAB环境下运用径向基函数(RBF)神经网络进行数据分类的方法与应用，分析其算法特点及优化策略。 使用MATLAB建立RBF（径向基函数）神经网络模型，并实现分类功能。
     
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    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。