实例介绍
RBF神经网络隐含层节点数的确定一直以来是该网络设计成败的关键所在,本文采用K-means自组织聚类方法为隐含层节点的径向基函数确定合适的数据中心,先给出一个初始值,再慢慢调整,通过实验数据来确定最佳隐含层节点数。结果表明,如果隐含层设计得当,RBF网络可以很好地解决函数接近问题。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845370348247.rar
└── 神经网络
├── BPN.rar
├── CPN
│ ├── CPN.C
│ ├── CPN.DSP
│ ├── CPN.DSW
│ ├── CPN.EDT
│ ├── CPN.MAK
│ ├── CPN.MDP
│ ├── CPN.ncb
│ ├── CPN.OPT
│ ├── CPN.PLG
│ ├── Debug
│ │ ├── CPN.exe
│ │ ├── CPN.obj
│ │ ├── CPN.pdb
│ │ ├── CPN.sbr
│ │ ├── MyCPNmain.exe
│ │ ├── MyCPNmain.obj
│ │ ├── MyCPNmain.pdb
│ │ ├── MYCPN.obj
│ │ └── vc60.pdb
│ ├── MYCPN.CPP
│ ├── MYCPN.H
│ ├── MyCPNmain.cpp
│ ├── MyCPNmain.dsp
│ ├── MyCPNmain.dsw
│ ├── MyCPNmain.ncb
│ ├── MyCPNmain.opt
│ ├── MyCPNmain.plg
│ ├── result.txt
│ ├── train.txt
│ └── 训练次数不同结果.txt
├── CPN.zip
├── E200602063
│ ├── bp
│ │ ├── bp.cpp
│ │ ├── bp.dsp
│ │ ├── bp.dsw
│ │ ├── bp.h
│ │ ├── bp.ncb
│ │ ├── bp.opt
│ │ ├── bp.plg
│ │ ├── databook.txt
│ │ ├── data.txt
│ │ └── Debug
│ │ ├── bp.exe
│ │ ├── bp.obj
│ │ ├── bp.pdb
│ │ ├── bp.sbr
│ │ ├── databook.txt
│ │ ├── data.txt
│ │ ├── mainApp.obj
│ │ └── vc60.pdb
│ ├── rbf
│ │ ├── databook.txt
│ │ ├── data.txt
│ │ ├── Debug
│ │ │ ├── databook.txt
│ │ │ ├── data.txt
│ │ │ ├── rbf.exe
│ │ │ ├── rbf.obj
│ │ │ ├── rbf.pdb
│ │ │ ├── rbf.sbr
│ │ │ └── vc60.pdb
│ │ ├── rbf.cpp
│ │ ├── rbf.dsp
│ │ ├── rbf.dsw
│ │ ├── rbf.h
│ │ ├── rbf.ncb
│ │ ├── rbf.opt
│ │ └── rbf.plg
│ └── RBF与BP网络浅析.doc
├── guide.pdf
├── Hopfield网络C++源程序.rar
├── Kohonen的SOFM(自组织特征映射)源程序
│ └── SOFM
│ ├── Debug
│ │ ├── SOFM.exe
│ │ ├── SOFM.obj
│ │ ├── SOFM.pdb
│ │ └── vc60.pdb
│ ├── README.TXT
│ ├── SOFM.CPP
│ ├── SOFM.DSP
│ ├── SOFM.DSW
│ ├── SOFM.EXE
│ ├── SOFM.ncb
│ ├── SOFM.OPT
│ ├── SOFM.PLG
│ └── SOFMSAMP.PAT
├── RBF网络隐含层设计.doc
├── 神经网络基本算法源程序.rar
└── 《神经网络模式识别及其实现》源程序.zip
11 directories, 83 files
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