径向基函数插值

使用径向基函数神经网络进行Mackey Glass时间序列预测

在这篇提交中，我实施了一个径向基函数（RBF）神经网络，用于预测混沌时间序列。特别是，我设计了一个Mackey Glass时间序列预测模型，该模型利用历史时间样本预测未来数步的值。RBF网络通过传统的梯度下降学习算法进行训练，核函数选用高斯核，其中心和散布参数来自于K均值聚类算法的结果。

Matlab 2 2024-07-30

线性插值表值（lin_interp）函数

lin_interp 函数从给定的值和变量名线性插值表值。

Matlab 2 2024-05-31

构建与应用径向基函数混沌神经元系统的深入研究

径向基函数混沌神经网络模型与径向基函数混沌神经元模型被建立，通过分析其在产生混沌后的收敛特性，深入探究混沌系统的持久性。研究过程中，通过撤销模拟退火策略，使过程无法收敛，从而成功构建出永久保持混沌状态的混沌神经元动力系统。针对该系统的时间序列指标进行了详细分析，证明了其在保持混沌状态方面的可行性。此外，该系统还被成功应用于灰度图像的加密解密，阐述了该算法的原理、流程及其抗穷举能力，考察了原图像与加密图像的直方图特性，证实了该算法具有较强的抗统计分析能力。

统计分析 0 2024-10-28

MATLAB中插值函数griddata格式详解

MATLAB中的插值函数griddata格式为：cz = griddata(x, y, z, cx, cy, 'method')。该函数用于对散点数据进行插值计算。其中，cx为行向量，cy为列向量。可选的插值方法包括：'nearest'（最邻近插值）、'linear'（双线性插值）、'cubic'（双三次插值）以及MATLAB提供的默认插值方法。使用时，根据具体需要选择合适的方法进行数据插值。

Matlab 0 2024-08-25

更快的线性插值函数优化MATLAB开发中的线性插值方法

我整合了一个新的插值函数，专门针对线性插值进行了优化。这个函数比原版快得多，并且在处理边界值时扩展而不是返回NaN。与MATLAB内置函数的不同之处在于，它在查询值恰好在节点上时不会受到邻近节点的影响。这个函数还支持2D和3D插值，并且改变了X/Y参数的顺序以适应不同的需求。虽然这个函数很简单，但我相信它会为您的工作带来便利。

Matlab 2 2024-07-26

MATLAB牛顿插值代码——正向和反向插值详解

这个存储库包含两个MATLAB程序，用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中，我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序，但结果并不理想。因此，我决定自己动手编写代码，并分享在这里。程序经过测试，对于大多数问题能够给出正确答案，但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考，请自行承担使用风险。

Matlab 0 2024-08-28

使用支持向量机（SVM）的演示程序径向基函数核（RBF）在matlab中的实现

最近开始学习支持向量机（SVM），在网络上花费了相当长的时间探索各种程序和软件包。发现了一个不错的matlab m文件，包含一个SVM的demo，特别是径向基函数核（RBF）的实现。希望这个程序能对大家有所帮助。下载、解压并运行demo文件即可。

Matlab 0 2024-08-15

MATLAB三次样条插值函数代码笔记

我最初编写这些笔记是为了自己使用，以便快速访问MATLAB概念和代码。这些笔记更适合于已经熟悉这些概念的人们，因为其中有一些简短的介绍。建议查阅Mario J. Miranda和Paul L. Fackler的数字图书以获取更多详细信息。随着时间的推移，我会继续在相同主题上添加MATLAB资源和代码。这个页面的内容使用Markdown编写，愿你阅读愉快！

Matlab 3 2024-07-31

超越分段线性插值的平滑插值方法

光滑性的数学定义：若函数 (曲线) 具有连续的 k 阶导数，则称该曲线具有 k 阶光滑性。更高阶的光滑性意味着曲线更加平滑。 是否存在低次分段多项式实现高阶光滑性的方法？答案是肯定的，三次样条插值就是一个很好的例子。

Matlab 5 2024-05-19

将Matlab神经网络工具箱代码导出到Python简单径向基函数网络-pyradbas

将Matlab神经网络工具箱代码导出到Python的过程中，可以使用简单的径向基函数网络（pyradbas）。

Matlab 2 2024-08-01