皇家空军内包含用于径向基函数(RBF)应用程序的Python软件包,用于数据插值/平滑及不规则域上的PDE求解。此软件包受到Gregory Fasshauer的《使用Matlab的无网格近似方法》和Bengt Fornberg与Natasha Flyer的《径向基函数在地球科学中的应用入门》的影响。详细文档可供查阅。特征包括RBF插值函数评估及其精确导数计算,用于噪声数据的N维插值与平滑。还包含一种用于解决大规模PDE的RBF-FD权重算法,以及通过频谱RBF方法或RBF-FD方法求解PDE的节点生成算法。此外,还提供了用于高斯过程回归(GPR)的高斯过程抽象及霍尔顿序列发生器。安装此软件包需使用numpy、scipy、sympy、cython和rtree软件包。
影响Python软件包在RBF神经网络的应用
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而且,Matlab 下有不少相关资源,像是RBF 神经网络程序、BP 神经网络分类案例等,这些都能帮你快速入门,避免一些常见的陷阱。如果你想进一步提高技能,还可以了解相关的聚类算法或是其它的神经网络类型。,RBF 神经网络在 Matlab 环境下使用起来还是高效且灵活的。
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