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搜索资源 - neural networks in matlab
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matlab例程MATLAB 6.x版的内建数据类型（Built-in data type）就有5种以上，此外还有许多其他专门设计的类（Class），如符号类、内联函数类、控制工具包中的线性时不变模型类、神经网络类等。就程序设计而言，MATLAB 6.x版采用了面向对象编程技术。数据和编程的改变使用户能更简捷而自然地解决复杂的计算问题（如符号计算问题、多变量控制系统问题、神经网络问题）。本章内容根据MATLAB6.5编写，但绝大部分内容适用于其他MATLAB6.x版本。-Matlab routi
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应
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这个程序是用ｍａｔｌａｂ程序编写的应用数值方法计算二维平板传热的一个应用程序，含有源代码和公式，可以根据具体参加和情况进行二次开发，简单使用，非常方便。-use the Matlab to build a code,use numirical method to solve 2-D heat transfer problem, cold in the pack,can be modified by your need
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核直接线性判别方法:图像及高维复杂数据模式识别的利器！内有方法开发的相关文档说明！经典！-The matlab functions implement the methods presented in the paper [TNN_KDDA02.pdf]
Juwei Lu, K.N. Plataniotis, and A.N. Venetsanopoulos, "Face Recognition Using
Kernel Direct Discriminant Anal
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神经网络中支撑向量机中psvm的MATLAB源代码程序下载-Neural Networks Support Vector Machine in the MATLAB source code psvm downloads
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Phase-based Opic Flow Algorithm, described in
Gautama, T. and Van Hulle, M.M. [2002]. A Phase-based Approach to the
Estimation of the Optical Flow Field Using Spatial Filtering.
IEEE Trans. Neural Networks, 13[5], 1127--1136.- Phase-based
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Matlab利用BP神经网络和遗传算法对煤在锅炉内的燃烧率及一（儿）氧化氮的排放量进行优化，以获得最优的燃烧率和最少的氧化氮排放-Matlab using BP neural networks and genetic algorithms on coal in the boilers and the combustion rate of one (child) oxide emissions are optimized to obtain optimal combustion rate and
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matlab神经网络工具箱的实用指南，第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。-matlab neural network toolbox of the Practical Guide, chap neural network are the basic introduction, chapter II, inc
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简单的车牌定位程序 MATLAB环境下对简单的图片很容易定位车牌-license plates have three letters and four numbers,plate images were used in order to train the two neural networks,one for the letters and the other for the numbers
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这是在研究神经网络的过程中，自己编写的用于模式识别的MATLAB源代码，相信对于神经网络的学习者有帮助，其中也给了测试数据！ -This is the study of neural networks in the process of their preparation for the MATLAB source code for pattern recognition, neural networks and I believe that learners be helpful, which
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：人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用，但利用神经网络
解决实际问题时，经常涉及到大量的数值计算问题，而运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和
辅助设计是件十分麻烦的事情，为了解决这个矛盾，Matlab工具箱中专fq编制了大量有关设计BP网络模型的工
具函数 本文分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数，并给出了部分重要工具函
数的实际应用．-: Artificial Neural Networks in
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在matlab中用lvq神经网络实现交通事故持续时间的预测-In the matlab using lvq neural networks to forecast the duration of the traffic incident
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神经网络控制的Matlab程序代码的详细解读，通过长时间的使用神经网络控制我对该算法深刻认识都清清楚楚写在每一句代码的后面，包括如何修改，基本可以涵盖多种神经网络控制（模糊神经网络，自适应神经网络等等）相信这个程序解读对本科及硕士的毕业设计是有极大帮助的-Matlab neural network control of the detailed code interpretation, through the use of neural networks a long time to contr
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国外的一个车牌识别程序，主要是基于颜色特征提取分割的，内置神经网络。-A license plate recognition program abroad, mainly segmentation based on color feature extraction, built-in neural networks.
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摘要：为了减少先验知识对统一潮流控制器中模糊规则的设计和电力系统参数的变化对统一潮流控制器性能的影响， 文中采用模糊神经网络来设计统一潮流控制器-Abstract: In order to reduce a priori knowledge of the unified power flow controller in the fuzzy rules in the design and power system parameters on the unified power flow contr
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MATLAB神经网络30个案例分析，较为详细的介绍了MATLAB在人工神经网络方面的应用，比如分类和回归等-MATLAB neural network analysis of 30 cases, more detailed introduction to MATLAB in the application of artificial neural networks, such as classification and regression
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详细介绍SOM神经网络在matlab中如何实现，以后建立网络时，在此基础上修改即可-Details of SOM neural network in matlab how, after the establishment of networks, can be modified on this basis
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。-SVM and BP neural networks, although non-linear regr
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The early detection of arrhythmia is very important
for the cardiac patients. This done by analyzing the
electrocardiogram (ECG) signals and extracting some features
from them. These features can be used in the classification of
different typ
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数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
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