DNN之RBF/GRNN/PNN：RBF(径向基函数)神经网络、GRNN(广义回归神经网络)、PNN(概率神经网络)两神经网络算法的简介、案例应用之详细攻略

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分类专栏： Matlab/C++/SQL DL/R 文章标签： 人工智能 算法 机器学习
于 2018-02-06 16:46:49 首次发布
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该博客介绍了RBF(径向基函数)、GRNN(广义回归神经网络)和PNN(概率神经网络)在Matlab中的应用。通过汽油样品近红外光谱的回归预测和鸢尾花分类数据集的分类预测，展示了这些神经网络的实战教程，包括模型性能和运行时间的比较。

DNN之RBF/GRNN/PNN：RBF(径向基函数)神经网络、GRNN(广义回归神经网络)、PNN(概率神经网络)两神经网络算法的简介、案例应用之详细攻略

目录

Matlab中相关算法函数解释

RBF(径向基函数)神经网络算法的简介

案例应用

MAT之DNN：基于汽油样品近红外光谱及其辛烷值数据集利用BP及RBF神经网络算法实现回归预测(R2评估)图文教程及代码实战

GRNN(广义回归神经网络)、PNN(概率神经网络)两神经网络算法的简介

案例应用

MAT之GRNN/PNN：基于iris鸢尾花分类数据集利用GRNN(广义回归神经网络)、PNN(概率神经网络)两神经网络算法实现分类预测并进行模型对比(模型性能和运行时间)图文教程及其代码实战

Matlab中相关算法函数解释

机器学习，在Matlab中，用到的重点函数解释

newrbe/newgrnn/newpnn函数：创建一个精确型的RBF、GRNN、PNN神经网络，调用参数都是一样的net = newrbe(P,T,s

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