文章结构前言常微分方程求解传递函数与状态方程最小二乘法模糊控制模糊控制器的设计模糊控制器的仿真曲线绘制结束语 前言作为控制学科的学生，在一年级的课程当中会涉及到一些MATLAB相关的作业，会用到一些常用的方法，如求解常微分方程、传递函数与状态空间方程、最小二乘法、模糊控制、曲线绘制等。为避免重复造轮子，还是有必要将这些简单的方法记录下来的。那么话不多说，接下来开始分部分进行叙述。常微分方程求解M
1. Boosting算法基本原理 Boosting算法是一种由原始数据集生成不同弱学习器的迭代算法，然后把这些弱学习器结合起来，根据结合策略生成强学习器。 如上图，Boosting算法的思路： （1）样本权重表示样本分布，对特定的样本分布生成一个弱学习器。 （2）根据该弱学习器模型的误差率e更新学习器权重α。 （3）根据上一轮的学习器权重α来更新下一轮的样本权重。 （4）重复步骤(1)(2)(3
转载
2024-06-27 19:58:45
112阅读
原由公司项目使用Spring Cloud微服务架构，随着服务的增加，开发调试变得有些麻烦。有些同事的电脑配置不高，无法在本地启动这么多的服务。公司有自己的dev环境，对于开发当前修改的服务可以直接注册到dev环境，使用其他未修改的服务，如Eureka，config等。但是，如果这个时候有前端正在dev调试，则会出现网关转发到本地开发中的服务，出现异常。出现上述情况的原因是因为Ribbon默认负载均
转载
2024-04-29 06:50:54
35阅读
一、RBF神经网络RBF神经网络概述径向基函数神经网络与 BP 神经网络的区别在于训练过程——其参数初始化具有一定方法，并非随机，隐含层的末尾使用了径向基函数，它的输出经过加权和得到 LW2.1
L
W
转载
2023-10-30 23:41:25
106阅读
目录模型微调修改第一处：更少的训练回合Epoch修改第二处：更小的学习率Learning Rate修改第三处：使用预训练模型权重初始化实际使用案例init_cfg 的具体使用规则初始化器配置汇总 本文基于 MMDetection官方文档，对模型微调和权重初始化进行第三方讲解。 模型微调在 COCO 数据集上预训练的检测器可以作为其他数据集优质的预训练模型。 微调超参数与默认的训练策略不同。它通
rate=RBF_Test(WordNum,Dimension,Hidden,effectiveH,center,sigmaValue,W,TestNum)%测试RBF网络。W=RBF_Train(TrainNum,feature,Dimensio
原创
2022-10-01 00:44:22
148阅读
# MATLAB中的机器学习：基于RBF（径向基函数）网络的应用
机器学习是近年来迅速发展的领域，而MATLAB作为一种强大的计算环境，为机器学习的实现提供了便利。本文将探讨RBF网络在MATLAB中的应用，带您逐步了解其工作原理及实现方式。
## 什么是RBF网络？
RBF（Radial Basis Function，径向基函数）网络是一种前馈神经网络，主要用于分类和回归任务。RBF网络通
原创
2024-09-24 08:42:45
122阅读
一、介绍径向基函数网络（RBF网络）在matlab中有两种： rb和rbe二者区别可以参考 (2条消息) RBF神经网络通用函数 newrb, newrbe_LY-林雨的博客优点：结构简单、收敛速度快、能逼近任意非线性函数。径向基函数网络由三层构成：输入层：节点（神经元）个数等于输入的维数；隐含层：节点（神经元）个数待定；输出层：节点（神经元）个数等于输出的维数。径向基函数能使线性不可分问题变得线
转载
2023-06-25 09:46:15
218阅读
# 实现RBF神经网络输入权重
## 简介
RBF神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它在模式分类、函数逼近等问题上具有较好的性能。本文将介绍如何实现RBF神经网络的输入权重。
## 流程图
下面是实现RBF神经网络输入权重的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 初始化输入权重
初始化输入权重 --> 设置训练参数
设置训练参数
原创
2023-08-30 15:48:23
128阅读
Spring Cloud学习笔记——Ribbon负载均衡在分布式微服务系统中，负载均衡也是核心能力之一，这里的负载均衡主要是指各个微服务之间的负载均衡。以Spring Cloud为例，假设在集群中，A服务要调用B服务，而B服务在集群中，有10个节点都有提供，那么，压力如何分配到10个节点上，就是负载均衡要考虑的问题。常见的负载均衡算法可以分成两类，即静态和动态。动态算法的典型特征是会以当前节点的负
转载
2024-07-12 22:16:39
36阅读
# 实现 MATLAB RBF神经网络
## 引言
在本文中，我们将学习如何使用 MATLAB 实现 RBF（Radial Basis Function）神经网络。首先，我们将介绍 RBF 神经网络的基本概念和工作原理。然后，我们将逐步讲解如何在 MATLAB 中实现这种神经网络。
## RBF神经网络简介
RBF 神经网络是一种前馈神经网络，它利用径向基函数来建模输入和输出之间的非线性关系。
原创
2023-07-20 12:26:21
323阅读
径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络是一种传统的神经网络，于1988年首次被提出。1989年，Jackson论证了RBF神经网络对非线性连续函数的一致逼近性能。RBF神经网络有很强的逼近能力、分类能力和学习速度。其工作原理是把网络看成对未知函数的逼近，任何函数都可以表示成一组基函数的加权和，也即选择各隐层神经元的传输函数，使之构成一组基函数来逼近未知函数。RBF
转载
2023-09-14 16:28:48
143阅读
(1)newrb()
https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/newrb.html
该函数可以用来设计一个近似径向基网络(approximate RBF)。调用格式为：
[net,tr]=newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)
其中P为Q组输入向量组成的R*Q位矩阵，T为Q组目标分类向量组成的S*Q维矩阵。GOAL为均方误
原创
2021-07-06 16:23:03
1430阅读
层次分析法可能会面临的问题 计算指标权重的方法有几种，但常用就这种，而且也就只有这种比较特别，用到的也是这种优劣解距离法实践部分1.判断是否需要正向化%n存储矩阵的行，m存储矩阵的列[r,c] = size(X);disp(['共有' num2str(r) '个评价对象, ' num2str(c) '个评价指标']) Judge = input(['这' num2str(c)
转载
2024-08-26 21:19:59
78阅读
目录1.简介2.算法解析3.实例分析3.1 构造矩阵3.2 查看行数和列数3.3 求特征向量3.4 找到最大特征值和最大特征向量3.5 计算权重3.6 一致性检验3.7 计算评分完整代码1.简介 一种主观赋权的方法，在数据集比较小，实在不好比较的时候可以用这个方法，如果有别的选择还是尽量不要用这个算法比较好。
转载
2024-06-19 11:55:21
284阅读
RBF的直观介绍RBF具体原理，网络上很多文章一定讲得比我好，所以我也不费口舌了，这里只说一说对RBF网络的一些直观的认识1 RBF是一种两层的网络是的，RBF结构上并不复杂，只有两层：隐层和输出层。其模型可以数学表示为
原创
2021-07-05 17:42:44
1169阅读
径向基函数神经网络的优点：逼近能力，分类能力和学习速度等方面都优于BP神经网络，结构简单、训练简洁、学习收敛速度快、能够逼近任意非线性函数，克服局部极小值问题。
原创
2021-07-09 14:27:58
2005阅读
现在已经知道二值化神经网络权重的分布规则按列分布,正负对称,A0列或B0列高度比较突出,且A0列或B0列彼此之间正负关系相反重合1列的高度较小,且正负关系与A0列或B0列相反重合0列没有变化A0列，B0列，重合1列，重合0列彼此之间几乎一致。如果直接用这个规则去初始化权重会加速网络收敛吗？(A，B)---9*9*2---(1,0)(0,1)用神经网络去分类981，A有9个1，B有8个1.由这两张图
转载
2024-03-16 10:49:32
236阅读
模型读取参照三，想实现一个自己图像的可视化过程： 首先我发现自己训练出的model没有deploy文件。查阅了下：“如果要把训练好的模型拿来测试新的图片，那必须得要一个deploy.prototxt文件，这个文件实际上和test.prototxt文件差不多，只是头尾不相同而也。deploy文件没有第一层数据输入层，也没有最后的Accuracy层，但最后多了一个Softmax概率层。”记得我用的是
转载
2024-05-29 06:13:34
70阅读
## RBF神经网络简介及其在MATLAB中的实现
### 引言
神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，通过对大量数据的学习和处理，实现了类似人类的学习和识别能力。其中，径向基函数（Radial Basis Function，简称RBF）神经网络是一种常见的神经网络模型，具有较好的性能和适应能力。本文将介绍RBF神经网络的基本原理和在MATLAB中的实现方法。
### RBF神经网络原理
原创
2023-09-09 03:23:50
401阅读
