资源列表
SVM-SMO-done-linear
- 自编svm分类，可区分片面内不同类型点，并分组-SVM
alot
- 这是一个用bp神经网络训练的一个程序。包含很多数据样本。-This is a program of bp neural network training. Contains a lot of data samples.
matlab-NN
- matlab通用神经网络代码,有比较详细的注解-matlab common neural network code, a more detailed comment
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
- 这个是李洋在LIBSVM基础上拓展的SVM工具箱，支持三种方式的寻参，加入画图函数-This is Li Yang in the LIBSVM based on the expansion of the SVM toolbox, support three kinds of mode homing, join the drawing function
matlabNN
- matlab神经网络应用简介，方便初学者对神经网络有一个更深入的认识-Matlab Neural Network Application Profile for beginners to have a more in-depth understanding of the neural network
D.536660920.26380
- 本源码主要用于零件加工时机器的使用顺序，工作顺序以及流水线工作顺序。-This source is mainly used for the use of the machine parts processing order, work order and the order of assembly line work.
My_Ant_System
- 自己用c++写的蚁群算法，解决16点TSP问题问题，程序可扩展性强，可以简单修改成各位想要的功能。-Own with c++ write ant colony algorithm to solve TSP problems of 16:00, program scalability, strong, simple modification you want the functionality.
My_PSO
- 自己用c++写的基本粒子群优化算法，解决求函数最大值问题，程序可以简单修改成各位想要的功能。-Own with c++ write Particle Swarm Optimization algorithm to solve the problem of the maximum demand function, the program can be simple changes you want to function.
LVQ
- 该评估问题实际上是一个分类问题，评价指标作为网络的输入，评估等级是网络的输出，CPN网络的竞争层能够进行聚类，再通过有导师学习就可以精确划分类型，在该例中获得了成功的应用。 从此例中也可以发现，随着样本数得增多，网络的训练次数也随之增加，另外，该例中隐层节点数的选择还主要依靠经验和试验。 由本实验的结果可知，利用CPN神经网络实现博士论文评价具有很好的效果，其评价结果与专家所给结果基本一致。-The evaluation problem is actually a classificat
hopfield
- 一、 实验目的 1. 通过本实验加深对Hopfield神经网络原理的认识与理解； 2. 进一步熟练MATLAB软件和该软件平台上神经网络的模式识别功能。 二、 实验内容 本实验利用Hopfield神经网络来对0-9这10个数字进行识别，并实现噪声数字的识别。 -First, the purpose of the experiment Through this experiment to deepen knowledge and understanding of the H
BP-airquality
- 人工神经网络方法在环境质量评价方面的应用大体可分为城市环境质量综合评价、大气环境质量评价、地表水环境质量评价、地下水环境质量评价、湖泊富营养化程度评价、生态环境分类等方面。下面主要列举基于BP算法的多层前馈网在大气环境质量评价中的应用。 许多研究者将基于BP算法的多层前馈网应用于某些城市的大气环境质量评价中，并对比了该方法与模糊决策、灰色聚类及综合评判法的评价结果，证明了BP网络模型用于大气环境质量评价的通用性、合理性、实用性及优越性。-The application of artifici
SOM-logistic
- SOM网络即自组织特征映射网络，采用竞争学习规则——Winner-Take-All 。网络的输出神经元之间相互竞争以求被激活，结果在每一时刻只有一个输出神经元被激活。这个被激活的神经元称为竞争获胜神经元，而其它神经元的状态被抑制，故称为Winner Take All。SOM网络是以生物学为基础，其运行分为训练和工作两个阶段。-SOM network self- organizing feature map network, competitive learning rule- Winner- T