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sourceAnalysisOfLibsvm2.6
- 以libsvm2.6为例，对其源码进行分析。LibSVM程序代源码注释-To libsvm2.6 example, the analysis of its source.
xiaobobao-BPwangluo
- 小波包和BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用，本文对齿 轮箱振动信号应用小波包分解提取故障特征向量，进一步用特征向量训练前向传播BP人工神经网络。-xiaobobao、BP、gearbox fault detection
antColonyAlgorith1.4
- 双蚁群算法实现机器人路径规划，采用面向对象的方法编写，蚂蚁数量和起始点可以设置，障碍率可以设置，障碍可以自动生成也可以手工使用鼠标设置。 已发表相关论文。 有兴趣的朋友可以检索“孙纯哲 凹形障碍全局路径规划的双蚁群完全交叉算法”-Ant colony algorithm to achieve dual-robot path planning, object-oriented method to prepare, ants can set the number and the starti
algorithm
- 蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质， 利用蚁群算法求解一般函数优化，通过实验收到良好的效果-: Ant colony algorithm is a novel simulated evolutionary algorithm, a preliminary study shows that the algorithm has many good properties, General function of the ant colony optimiz
20100823_9292500_5
- 模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码 在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题，在设定合适参数后每次的运行...Simulatedannealing.m文件中包含模拟退火算法。这部分是程序的主体，我参考了许多... -Simulated annealing algorithm to solve TSP problems MATLAB code in this simulation experiment, a custom solution for 20 cit
92 java版本
- 本程序是用java语言编写的数据挖掘分类算法中的决策树分类方法c4.5程序代码-this procedure is used java language classification of data mining algorithms decision tree classification code Bank
04677438
- 电动车的直接转矩智能控制 ,采用的是模糊开关表-Moves the vehicle the direct torque intelligent control, uses is the fuzzy switch table
RECURRENT-ANN-(1)
- recurrent neural network (RNN)
onTextCategorization
- 本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率DF、信息增 益IG、互信息MI、V2分布CHI 四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM) 和KNN两种不同的分类 器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明, 在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法( IG、MI 和 CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因, 并分析了可能的 矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特征
OFDMA
- OFDMA系统中基于遗传算法的资源分配 -OFDMA system, the allocation of resources based on genetic algorithm in OFDMA systems of resource allocation based on genetic algorithm
Bob
- 非常著名的人工智能程序bob,想学人工智能的可以参考下.
2-jiedaolibai
- 使用神经网络实现2阶倒立摆的控制。包含simulink连接图、神经网络程序、最终结果。-Second order inverted pendulum control using neural network. Contains the simulink connection diagram, neural network program, the final result.