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PerceptionApproches
- 感知器和其他聚类算法，如lmse。另外还包含了更多的比如c均知法，各种简单的非监督据类程序，有利于直接使用-Perceptron and other clustering algorithms, such as lmse. It also includes more like c all know, a variety of simple non-supervisory category According to procedures, it will directly use
myworkonnnet
- 多层感知器(MLP)(BP算法训练)、径向基函数网络(RBF网络)、支持向量机(SVM)对2D Mexican Hat、Gabor、Friedman 以及Polynomial等几种函数数据集进行回归和预测-multilayer perceptron (MLP) (BP algorithm training), RBF network (RBF), Support Vector Machine (SVM) to 2D Mexican Hat, Gabor, Friedman Polynomial
Artificail.NN
- 人工神经网络（感知器模型和BP算法） 模式识别课程实验-artificial neural network (perceptron model and BP algorithm) Experimental Pattern Recognition
PRHomeWork
- 模式识别中K均值、ISODATA等聚类算法以及感知器线性判别算法的Java实现，源码包含一个完整的Eclipse工程，便于重用
chepaishibie2
- 在车辆牌照自动识别系统中,因自然因素或采 样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变,给字符识别带 来了很大困难。本文在特征抽取的基础上,采用BP网络进行 分类,并附加线性感知器来实现单字的有效识别。该方法算法 简便,识别率高,可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识 别。
bp_xor
- 神经网络中的多层感知器的BP(反向传播)学习算法，并在MFC中以主观方式显示学习过程。
pattern_recognition_SODATA_LMSE_beys
- 模式识别常用算法ISODATA_K均值_感知器_LMSE最小误差_贝叶斯
gzqsf
- 连续多输出感知器训练算法的实现，实现BP算法
sjwl
- 神经网络理论与MATLAB7实现 书籍和源码打包在一起了. 分别介绍了几种比较重要的神经网络类型，包括感知器、线性网络和BP网络等，并介绍了这些网络的结构及学习算法，以及MATLAB的实现方法。第6章介绍了神经网络的图形用户界面
BP
- 利用BP算法，设计一个多层感知器为表中的数据集提供一个非线性逼近，并测试其泛化能力-The use of BP algorithm, the design of a multi-layer perceptron for the table of data sets to provide a non-linear approximation, and testing their generalization ability
patternrecognition
- 文件中包含多种模式识别常用的算法，如：ISODATA、 K均值、 感知器、 LMSE最小误差、 贝叶斯，希望对大家能有所帮助-File contains a variety of commonly used pattern recognition algorithms, such as: ISODATA, K-means, perceptron, LMSE the smallest error, Bayesian, in the hope that we can help
Pattern
- 模式识别的一些基本的算法，有最大最小距离分类法，简单的感知器算法，LMSE算法，以及Parzen窗函数。-Pattern recognition of some basic algorithms, have the largest minimum distance classification, simple perceptron algorithm, LMSE algorithm, as well as the Parzen window function.
Perceptron-algorithm
- 用感知器算法对训练样本求解判别函数，并绘出判别界面图形。-The discriminant function is used to solve the training sample, and the discriminant interface graph is drawn.
homework2_2
- 实现批处理感知器算法的程序，用于分类训练集，同时记下收敛时的步数(Program to realize batch perceptron algorithm for classification of training set, and steps to write down the convergence)
Desktop
- 实现批处理算法，模式识别课程作业第3次第1题(batch perception pattern recognition)
2
- 通过随机产生高斯分布数据，来对数据进行分类。(The data are classified by random generation of gaussian distribution data.)
network1
- 应用人工神经网络的建模方法，采用多层感知器的模型结构，利用自适应学习速率的BP学习算法(The application of artificial neural network algorithm and the model structure of multilayer perceptron)
rcnwjd68
- 经典的B-P算法,还包括其它一些程序,比如一个前馈多层感知器算法()
perception
- 多分类的感知器算法，包括Ho_Kashyap的mse实现(Multiple classification of perceptron algorithms, including the MSE implementation of Ho_Kashyap)
HK
- HK算法思想很朴实,就是在最小均方误差准则下求得权矢量. 他相对于感知器算法的优点在于,他适用于线性可分和非线性可分得情况,对于线性可分的情况,给出最优权矢量,对于非线性可分得情况,能够判别出来,以退出迭代过程.(The idea of HK algorithm is very simple, which is to obtain the weight vector under the minimum mean square error criterion. Compared with th