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边缘检测算法
- 该工具箱专为模式识别定制，主要是数字图像识别，比如特征提取、图像分类、PCA、LDA、ICA、DCT、RBF、RBE、GRNN、KNN、minimum distance、SVM等等
SOM-GRNN.rar
- 高光谱图像分类方法SOM
SOM-GRNN.rar
- 高光谱图像分类算法SOM
神经网络
- hapter8.1.m为使用交叉验证的GRNN神经网络预测程序 chapter8.2.m为BP和GRNN效果比较程序 注意：由于是比较两种网络结果，需要先运行chapter8.1.m后运行chapter8.2.m 以保证两网络使用了相同的数据进行训练。
my_grnn_nocompled
- GRNN no compled(( Have some Class on PHP
GRNN-forecast-
- GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测-GRNN the data to predict- based on generalized regression neural network cargo forecasts
FCM-GRNN
- 该代码为基于FCM-GRNN的聚类算法,代码完整，可以运行-The code for clustering algorithm based on FCM- GRNN, code complete, can run
GRNN
- 基于BP和GRNN神经网络的粮食产量预测研究，通过训练样本和测试样本的交叉验证，实现粮食产量预测效果的最佳化-Prediction of Grain Yield BP and GRNN based training through cross-validation and testing samples, to achieve the best effect of the Grain Production Forecast
GRNN.P
- 为什么java调用matlab编写的GRNN算法，得到的结果，与直接在matlab下运行过一次,再clear all后，再运行的结果 不一样？ 问题2：为什么连续两次在matlab下运行GRNN的结果，与在matlab下只运行一次的结果不一样？
GRNN
- 本案例是采用GRNN（径向基）神经网络预测水资源量，GRNN神经网络适合于小样本、高精度预测，本实例附有数据（不全），下载者可以直接将数据更改为自己的数据便可以使用。程序中使用了交叉验证方法，使预测精度大大提高-This case is the use of GRNN (Radial Basis Function) neural network to predict the amount of water, GRNN neural networks suitable for small samp
GRNN-MIV
- 基于GRNN神经网络的MIV数据筛选，并画出数据筛选后的权重散点图。-Based on the GRNN neural network MIV data screening, and draw the data after the screening of the weight of the scatter plot.
bp
- cheshi.m为使用交叉验证的GRNN神经网络预测程序 xiaoguobijiao.m为BP和GRNN效果比较程序(Cheshi.m is a cross validation GRNN neural network prediction program Xiaoguobijiao.m is the BP and GRNN effect comparison program)
GRNN
- 基于广义线性回归神经网络的预测，计算出相应的误差。(Based on the prediction of generalized linear regression neural network, the corresponding error is calculated.)
bp_grnn_elman[1]
- BP神经网络编程，GRNN神经网络编程程序，可直接运行，有数据例子(BP neural network programming, GRNN neural network programming procedures, can be directly run, there are data examples)
2-GRNN_PNN_work
- GRNN和PNN神经网络对数据的拟合、训练和二者对比(Data training of GRNN and PNN and comparison of the two)
04RBF、GRNN和PNN神经网络
- 自己研究了一些关于神经网络的算法，用matlab做的一些小测试，使用的是《matlab神经网络43个案例分析》这本书，感觉还不错，分享一下。 使用每行的前4个数据预测第5个数据的值(I have studied some algorithms about neural network, and I have done some small tests with MATLAB, using the 43 case analysis of MATLAB neural network. I feel
PSO-GRNN
- 粒子群算法优化广义回归神经网络的代码，具有很好的借鉴意义。(Particle swarm optimization (PSO) algorithm optimizes the code of generalized regression neural network, which has a good reference value.)
采用广义回归神经网络GRNN进行货运量预测
- 针对货运量预测问题，建立广义神经网络，对货运量进行预测。同时建立了BP神经网络，通过预测误差进行比较(Aiming at the problem of freight volume prediction, a generalized neural network is established to predict freight volume. At the same time, a BP neural network is established to compare the predicti
RBF、GRNN和PNN神经网络
- 这是RBF、GRNN和PNN神经网络的matlab源代码，非常好，放心下载