RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近.时间序列分析.数据分类.模式识别.信息处理.图像处理.系统建模.控制和故障诊断等. 输入X是个m维的向量,样本容量为P,P>m.可以看到输入数据点Xp是径向基函数φp的中心.隐藏层的作用是把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了. RBF Network 通常只有三层.输入层.中间层计算输入 x 矢量与样本矢量 c 欧式距
错误: 在类 Main 中找不到 main 方法, 请将 main 方法定义为: public static void main(String[] args)否则 JavaFX 应用程序类必须扩展javafx.application.Application 出现这种错误的原因其中一种就是 导包时错把其他的String包导入,以至于找不到main(String[ ] args)