[转载]径向基函数网络在大气颗粒物来源解析中的应用 原文地址：本文将径向基函数网络（Radial Basis Function Network, RBFN）应用于城市环境颗粒物来源解析工作. 模拟数据计算的解析结果表明：RBFN可以实现对多源（14个可能源
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本文将径向基函数网络 Radial Basis Function Network ; RBFN
该文将径向基函数网络引入地震数据处理中，实现了函数逼近法地震数据的插值处理，在实际地震数据处理中取得了较好的应用效果。
This paper introduces the radial basis function (RBF) network in the seismic data processing, and realizes the inserting data in seismic data processing with function approximation method.
本文将径向基函数(RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。
In this paper, an RBF neural network approach is applied to aeroengine gas path fault diagnosis.
并对该特征向量进行对数归一化，将归一化的特征向量作为径向基函数（RBF）神经网络的输入，在此基础上进行识别，达到较好的识别效果。
The normalized vector is used as the input of RBF NN, and target recognition is performed based on this, which leads to a satisfactory recognition result.
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