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apriori_java
- Apriori算法[1]是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。-Apriori algorithm [1] is one of the most influential association rule mining algorithm Boolean frequent item sets. Its core is based on a t
Apriorisrc
- Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。而且算法已经被广泛的应用到商业、网络安全等各个领域。-Apriori algorithm is an association rule mining frequent itemsets algorithm, the core idea is to dig down through the closed itemsets candidate sets generated in
car_pole_system_upload_ver
- Reinforcement Learning 中以 Q learning 學習的倒單擺實驗。以x,x_dot,theta,theta_dot作為狀態參數 state，利用model模擬之結果做Q值更新，產生Q table，對學習平衡控制。結果以csv檔作為輸出，可以由使用者作圖觀察變化。-Reinforcement Learning , utilize Q learning for An inverted pendulum system control。x,x_dot,theta,theta_d
zhichixiangliangji
- 这是支持向量机算法改进方面的文献，供初学者学习使用-This is improved with the document support vector machine algorithm, for beginners learning to use
PARTICLE-FILTER-ISSUES
- 针对基于贝叶斯原理的序贯蒙特卡罗粒子滤波器出现退化现象的原因, 以无敏粒子滤波(U PF)、辅助粒子滤波 (A S IR) 及采样重要再采样(S IR) 等改进的粒子滤波算法为例, 对消除该缺陷的关键技术(优化重要密度函数及再采样) 进行了 分析研究。说明通过提高重要密度函数的似然度、引进当前测量值、预增和复制大权值粒子等方式, 可以有效改善算法性能。 最后通过对一无源探测定位问题进行仿真, 验证了运用该关键技术后, 算法的收敛精度和鲁棒性得到进一步增强。- Abstract:W e
detection-and-tracking
- 雷达检测跟踪过程无缝连接过程。 雷达检测跟踪过程无缝连接过程。-Detection and tracking are normally considered separate processes. First the signal processing system associated with a sensor examines the signal to determine whether to call detection. Once detection is called, it is
Random-Forest
- random forest 详细分析，算法讲解-random forest
Intelligent-optimization-algorithm
- 讨论四种群体智能优化算法,对其算法的原理、发展及应用进行了综述，提出了群体智能优化算法统一框架模式。 -Four groups to discuss intelligent optimization algorithms, were reviewed its principle, the development and application of algorithms, swarm intelligence optimization algorithm is proposed uni
Genetic-algorithm-source-program
- 用于一些遗传算法可解决的优化问题，如配网故障恢复，风机容量的优化配置等等。-Some genetic algorithm for optimization problem to solve, such as the distribution network fault recovery, fan capacity, optimize the allocation and so on.
Neuron-model-code
- 模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来，人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络。神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。 -Since the actual neural network simulation of human mathematical methods available, it has grad
yihuo
- 利用BP神经网络实现异或问题求解，这里使用的是VS2012版本-BP neural network XOR problem solving, here is the VS2012 version
CharacterRecognition
- 利用Hopfield网络实现数字识别，这里用到一部分opencv2的一些代码-Hopfield networks use digital identification, some of the code used here is part of opencv2