基于粒子群算法优化RBF神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法，谭国金，刘寒冰，针对异型连续箱梁桥的特点，提出了一种适用于该类桥梁结构的损伤识别方法。以位移振型比值和应变模态相对变化量来构造损伤指标，

“BP和RBF神经网络计算软件”是“风雨江湖”水利系列软件之一，基于Excel VBA研发，在安装有Microsoft Excel或金山WPS（需安装相关VBA工具包）的计算机中，双击运行扩展名为“.xlsm”的Excel文件即可。该软件实现具有3层网络结构的反向传播神经网络（Back Propagation，BP）和径向基函数神经网络（Radial Basis Function，RBF）的训练和运行。软件能够根据输入、输出样本进行网络训练，可人工调整各层神经元个数和训练参数，并能够利用事先训练完成的网络参数进行模拟计算。

基于RBF神经网络的多智能体编队控制MATLAB仿真

1、内附Exel数据集，8000组作为训练集，剩余的作为测试集； 2、有监督学习方式：梯度下降优化中心向量C、宽度D、权值W； 3、目标误差为10*e-5； 4、纯matlab代码，未使用神经网络工具箱。

好用的RBF神经网络波束形成小程序，学会使用神经网络中比BP神经网络更优秀的RBF径向基函数神经网络进行深度学习，优化波束形成中MVDR算法的最优权向量，从而达到波束形成的优化，在雷达通信，水下通信中都是值得一提的优化

BP/RBF神经网络的m文件及其simulink框图，仿真性能对比分析。

一份非常好的关于rbf神经网络的讲解，上面讲的特别容易上手

这是介绍径向基神经网络的视频，非常简单适用，适合从来不知道神经网络为何物的菜鸟。由于本人权限问题，只能分成5部分上传。为了方便大家下载，只有第一部分收资源分。这是第一部分。

区间RBF神经网络的结构与算法

本文针对大功率船舶柴油发电机组具有的不确定性、时变性、非线性和大纯滞后等特性,借鉴RBF神经网络与模糊控制各自的优势,将模糊控制与RBF神经网络进行有机融合,设计了基于模糊RBF神经网络的船舶柴油发电机组转速PID控制器,并对船舶柴油发电机组转速控制系统分别在正常工况和异常工况下的动态过程进行仿真与分析。通过与常规PID控制、RBF神经网络PID控制和模糊PID控制三种方法下的仿真效果进行比较,验证了本文提出的方法具有更好的稳定性和抗干扰能力。