资源列表
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- 本程序时基于混沌理论和ELMAN神经网络的短期负荷预测-This procedure is based on chaos theory and ELMAN neural network short-term load forecast
ccnn
- 混沌理论中重要的细胞神经网络的程序 混沌理论中重要的细胞神经网络的程序-Chaos theory chaos theory of cellular neural network program cellular neural network program
Fuzzy-control-in-car-mode
- 基于悬架系统自身的非线性和道路环境的复杂性等因素的考虑。可以对悬架系统采用模糊控制以期获得合适的控制效果。模糊控制的设计主要是控制规则的选取和输入输出变量的选取。结合所研究的悬架系统，采用车身速度和加速度作为控制器的输入，控制流量作为输出-Example:Fuzzy control in car mode
NN-Example
- 用神经网络完成一个模式识别及其分类的问题，有详细的文字说明和Matlab代码-NN Example
Model-predictive-control
- 预测控制系统频应响应系统分析工具和专用绘图函数，予详细介绍，以一基于阶跃响应模型的控制器设计（动态矩阵控制方法）为例进行示范说明。-Model predictive control
wekaTolib
- 本函数实现了weka到libSVM数据格式的转换功能-The function implementation the weka to libSVM data format conversion function
Genetic Nonlinear Matlab
- 遗传算法虽然全局搜索能力较强，但是局部搜索能力较弱，一般只能搜索到函数优化问题的次优解，而不是最优解，特别是函数具有多个峰值时，遗传算法易陷入局部极小，不能找到真正的全局最优解。非线性规划因多采用梯度下降方法求解，而具有极强的局部搜索能力。因此，本源代码结合两种算法的优点，一方面采用遗传算法进行全局搜索，另一方面采用非线性规划进行局部搜索，以得到函数优化问题的全局最优解。实验证明，这种方法不仅能解决多峰函数寻优易陷入局部极小的问题，而且具有很高的迭代寻优效率，取得了满意的结果。-Global s
libsvm
- svm入门介绍及libsvm的使用说明文档-the svm introduction and use of libsvm documentation
decision-tree
- 基于决策树的增量学习算法相关文档，主要用于文本分类-Incremental learning algorithm based on decision tree document, mainly for text classification
KNN
- 基于KNN的增量学习算法相关文档，主要用于文本分类-KNN-based incremental learning algorithm related documentation, mainly for text classification
neural-network
- 基于神经网络的增量学习算法的相关文献，主要用于文本分类-Literature incremental learning algorithms based on neural networks, mainly for text classification
bayes
- 基于贝叶斯的增量学习算法相关文档：包括朴素贝叶斯，网络贝叶斯等-Incremental learning algorithm based on Bayesian document: Naive Bayes, Bayesian and other network