【RBF+GRNN+和+PNN+神经网络在Matlab中的用法】

2018年08月09 - )]}; title(string) 其余函数描述和问题描述二、GRNN、PNN神经网络 GRNN神经网络概述广义回归神经网络 输入层和隐含层与 RBF 神经网络一致

2018年09月05 - RBF神经网络：径向基函数神经网络（Radical Basis Function） GRNN神经网络：广义回归神经网络（General Regression Neural Network

2018年02月01 - 广义回归神经网络。 GRNN 在结构上由四层构成，分别为输入层、模式层、求和层和输出层。输入层神经元的数目等于学习样本中输入向量的维数，各神经元是简单的分布单元

2018年02月06 - GRNN/PNN：基于GRNN、PNN两神经网络实现并比较鸢尾花种类识别正确率、各个模型运行时间对比—Jason niu

2016年03月29 - 的函数'); 概率神经网络PNN 处理模式分类 rng('default');rng(2);a=rand(8,2)*10; % 输入训练样本，8个二维向量p=ceil(a)tc

2013年12月28 - RBF神经网络的介绍：点击打开链接实验数据集点击打开链接代码 clear allclc %清除命令窗口load Data-Ass2;d=data'; %求转置dat=d

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2017年05月09 - 验证的总时间为：每次运行时间均有差异，十几秒到二十几秒之间。这是BP网络设计部分，RBF网络设计以及与SVM的对比将在下一篇博文：Matlab实现BP神经网络和RBF神经网络（二）中讨论

2017年05月09 - 在上一篇博文中：Matlab实现BP神经网络和RBF神经网络（一）中，我们讨论了BP网络设计部分，下面我们将设计RBF网络并将它们结果与SVM对比。数据格式不变，详情请看上一篇博文

概率神经网络(PNN)

2017年04月07 - 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点

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