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feed-forwardnetwork
- 两级前馈神经网络训练的M文件代码，代码后都有注释，用户只需修改训练条件以及前面需要训练的数据即可，是典型的神经网络，下载后直接复制到M文件即可运行成功！是学习神经网络控制的必备-Two feed-forward neural network training M-file code, code has a comment, users only need to modify the training conditions and the need to train before the data
Bayes-Iris
- 根据贝叶斯原理设计的一个简单的分类器，利用已知样本数据训练后，分类器就可以对未知样本进行分类。（实验时采用的是Iris数据集。）-According to the design of a simple Bayesian classifier, using the known training sample data, the classifier can classify the unknown samples. (Experiments using the Iris data set.)
DTW
- DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping) algorithm
RBF-k
- RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值-RBF (radial basis function neural network) network is an important neural network, RBF network training is divided into two steps, first step is to get through the initial clus
shen-jing-wang-luo
- 反向传播神经网络算法，可以用于将大量数据训练后的模拟输出-Back-propagation neural network algorithm, the data can be used for training a large number of analog outputs
fuzzynet
- 我自己编的用采样数据训练模糊神经网络的程序，包含数据和程序-I use the sampling data compiled by fuzzy neural network training program, including data and programs
TE-data
- 田纳西-伊斯曼过程的数据，分训练集和测试集，共44组数据。-Tennessee- Eastman process the data, sub-training set and test set, a total of 44 sets of data.
Adaboost
- Adaboost算法是一类弱分类器，本算法使用adaboost算法实现对于训练数据划分成两个组，然后可以用来进行数据的分类。-Adaboost algorithm is a class of weak classifier, the algorithm uses adaboost algorithm for the training data into two groups, and then can be used for data classification.
Intrusion_detection
- 决策树算法，从mysql数据库中读取数据训练，KDD CUP 99的数据集，预测网络入侵。成功率在85 左右-The decision tree algorithm， get data from mysql for training KDD CUP 99 data sets, predict network intrusion. The success rate is about 85
Learn
- 支持向量机数据训练程序基础的知识希望对大家有所帮助-Support Vector Machine data training program
VoiceDialSystem
- 通过语音，进行识别，得到识别参数。这里是通过HKT 进行数据训练。里面有说明文档-voiceDialSystem get dial number through voice/ voice recongization
nonlinear-system
- 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统, 这些系统状态方程复杂, 难以用数学方法准确建模。在这种情况下, 可以建立B P神经网络表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成是一个黑箱, 首先用系统输入输出数据训练B P神经网络, 使网络能够表达该未知函数, 然后就可以用训练好的B P神经网络预测系统输出。-In engineering applications often encounter a number of complex nonlinear systems, complex equat
Extreme-nonlinear-function
- 用函数输入输出数据训练BP神经网络,使训练后的网络能够拟合非线性函数输出,保存训 练好的网络用于计算个体适应度值。根据非线性函数方程随机得到该函数的4000组输入输出数据,存储于data中,其中input为函数输入数据,output为函数对应输出数据,从中随机抽取3900组训练数据训练网络,100组测试数据测试网络拟合性能。最后保存训练好的网络。-With the function input and output data to train BP neural network, so th
Extreme-nonlinear-function
- 神经网络训练拟合根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优 把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的 全局最优值及对应输入值。 -Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using
Nonlinear-system-modeling
- 本课题首先根据寻优函数的特点构建合适的BP神经网络,用非线性函数的输入输出数据训练BP神经网络,训练后的BP神经网络就可以预测函数输出。遗传算法极值寻优 把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,通过选择、交叉和变异操作寻找函数的 全局最优值及对应输入值。 -Neural network training function fitting based optimization features built right on BP neural network, using no
for-java
- 是决策树的数据训练源码，但是决策树部分没有全部实现-The data source is a decision tree training, but some did not achieve full tree
gui-bp-shenjing
- 里面的程序是bp神经网络的应用，另一个回归分析的程序还没有写。可以实现的功能是利用神经网络，然后上传数据，根据数据训练网络，然后可以输入部分数据，验证网络。通过界面来设计实现-Which the program is applied bp neural network, another regression analysis program also did not write. Function can be achieved by using neural network, and then
gradientDescentTrain.m.tar
- 一个matlab的m文件，使用梯度下降法进行数据训练实现数据分类（线性可分问题）- A matlab m file, the training data using a gradient descent method for data classification (linearly separable problems)
sjwlzdxx
- 神经网络的深度应用，预测股市的变化，需要采集较多的数据训练神经网络-Depth application of neural networks to predict changes in the stock market, you need to collect more data to train the neural network
kddcup.data_10_percent
- 这是KDD99数据训练集的10 的数据内容。可以用于数据挖掘的原始数据。-kddcup.data 10 percent