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BP
- 训练好的BP神经网络 还有训练的数据 在C++控制台下的程序
moshishibie
- 通过已知的先验概率，在输入训练序列之后，可以对数值进行判别是属于哪一类的数据。简单可以应用于模式识别
rbf
- 可以方便利用训练数据建立径向基函数神经网络并绘制输入-输出网格图。
paixu
- 输入一组关键字序列分别实现下列排序: （1）实现简单选择排序、直接插入排序和冒泡排序。 （2）实现希尔排序算法。 （3）实现快速排序算法。 （4）实现堆排序算法。 （5）实现折半插入排序。 （6）在主函数中设计一个简单的菜单，分别测试上述算法。 （7）综合训练：采用几组不同数据测试各个排序算法的性能（比较次数和移动次数）
Kmean
- 利用数据挖掘知识和vb实现K-均值聚类分析，本程序提供了训练样本和测试样本， 经过训练正确率达70-76％
bp
- 做生成数(使用0.1做因子),之后13年的数据按统计方法标准化后输入,训练,仿真,对比结果。
JWF
- 利用AMO开发包做的一个数据挖掘小程序 包括创建数据连接 数据视图 挖掘结构 挖掘模型 训练
BigTree2
- 该代码是数据挖掘里面的决策树算法 利用ID3理论，通过对训练数据的分析判断，计算出各个数据的其它对目标属性的重要程度，即计算出每个其它数据的信息增益值来将训练数据逐步分类，最后得出目标分类，从而实现决策树的生成过程。最后即可利用此决策树来对新的数据进行测试，判断其目标属性的可能值。
smc
- 手写体数字识别软件 用三种方法，由于训练数据的确实没有对数字2和3的识别
ganzhiqi
- 模式识别分类器，本代码是感知器，训练数据在压缩包的fisher1.txt中
IntrusionDetectionTechnologyBaseonSupportVectorMac
- 本论文将统计学习理论引入入侵检测领域，讨论了基于SVM方法的智能检测 策略，检测算法具有良好的推广能力.引入HVDM距离代替范数，改进了SVM的 RBF核函数定义，使之能够直接处理异构的网络连接信息 利用有保证的估计方法 来确定训练数据集规模，避免了依靠实验选择训练规模的盲目性 针对重复样本 和重要样本提出了样本加权的思路，降低了错分样本的可能 考虑到网络连接记 录的不同属性对检测结果贡献不一的事实，提出了特征选择与特征加权的方法， 进而得到一个更好的分类超平面，提高了检
licensetagorientationandidentify
- 包括源代码和可执行文件,还给出了训练数据以及输出层权值_16段投影数字.
C-Mean
- c-mean聚类算法源代码，通过对输入数据进行训练和分类类别设定，能够得到数据的聚类图。
rbf1
- 此源代码是用MATLAB训练RBF网络，用的是数据中心聚类法，算法中没有用MATLAB中的训练函数
0312407
- “键步如飞”打字软件是适合中小学信息技术课关于文字输入教学的打字训练软件。该软件的开发包括前端应用程序的开发以及后台数据库的建立和维护两个方面。对于前者要求应用程序功能完备,易使用等特点 对于后者要求建立数据一致性和完整性强的数据库。
BP(C)
- BP神经网络程序，用C语言编写，支持外部配置，相同的数据，同一组参数，每次训练的结果都相同！
art
- ART 神经网络Matlab代码。包括数据产生函数，训练，检验函数。
regression
- 支持向量机的SMO算法实现数据拟合训练的基本程序，用c++编写．
guizhou
- 利用主成分分析法对BP神经网络的输入参数进行降维，然后进行网络的训练，PCA-BP处理的结果同单一的bp相比，不仅提高了网络的收敛速度，而且提高了网络对预测数据分类的精度
matlabtosolve
- 基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~ 下面说明一下bprengong程序： 数据分别用来训练和测试两部分。 具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。 在训练阶段，如果用于训练的输入训练样本的类