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Biomimicry
- kevin passino的经典智能控制辨识的书，内容涉及智能控制中的群智能算法，T-S模糊模型，神经网络-kevin passino identification intelligent control of the classic book, covering Intelligent Control of swarm intelligence algorithm, TS fuzzy model, neural network
Neuro-Fuzzy-System
- 经模糊系统经常被用来对非线性系统建模，并能取得很好的效果．UE和相似规则合并的神经模糊系统建模算法-Neuro-Fuzzy System Modeling with Density—Based Clustering
Advanced-algorithms
- 在本讲义中，我们将着重讲述一些数学建模中常用的算法，包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法。-In this lecture, we will focus on talk about some commonly used mathematical modeling algorithms, including neural networks, genetic algorithm, simulated annealing algorithm and fuzzy mathematics
Image-Restoration-with-BPNN
- 基于BP神经网络的高斯模糊图像复原的方法实现，结合了BP神经网络良好的非线性逼近功能，效果较传统的算法更好。-BP neural network based image restoration method of Gaussian blur implementation of BP neural network combines good nonlinear approximation function, the effect is better than traditional algorit
Particle-algorithm
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练
Fuzzy-neural-network
- 用matlabr2009编程实现神经网络模糊聚类算法-Programming neural network with matlabr2009 fuzzy clustering algorithm
fuzzy-clustering
- 用matlabr2009编程实现神经网络模糊聚类算法，采用cell工具把整个程序分为以下几个部分-Programming neural network with matlabr2009 fuzzy clustering algorithm, using cell tools to the entire program is divided into the following sections
sfdq
- 算法大全一到三十章完全版。各种算法的原理、算例，包括线性规划、模糊、神经网络、经验分解等等。-Algorithm Daquan one to thirty chapter full version. The principle of various algorithms, examples, including linear programming, fuzzy, neural network, experience decomposition and so on.
nnet
- 神经模糊算法仿真,在实际通信系统仿真过程中非常有用-Nerve fuzzy algorithm simulation, in actual communication system simulation process is very usefulIn the actual communication system simulation process is very useful
30-case-studies
- MATLAB神经网络30个案例分析__读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-30 case studies of the MATLAB Neural Network __ readers call the case, as
Pattern-Recognition
- 模式识别与智能计算的一个基于matlab运行的识别分类软件，聚集了模糊聚类，SVM，神经网络等各种流行的分类算法于一体，便于比较测试数据在不同分类算法下的分类效果-Pattern Recognition and Intelligent Identification and Classification of the calculation to run a matlab software, gathered a variety of popular fuzzy clustering, SVM,
intelligent-control
- 内容为智能控制第二版仿真源程序，包括神经网络、模糊逻辑、遗传算法等。- intelligent control
Multi-class-SVM-Image-Classification
- 基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4 的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率-Neural ne
BP-airquality
- 人工神经网络方法在环境质量评价方面的应用大体可分为城市环境质量综合评价、大气环境质量评价、地表水环境质量评价、地下水环境质量评价、湖泊富营养化程度评价、生态环境分类等方面。下面主要列举基于BP算法的多层前馈网在大气环境质量评价中的应用。 许多研究者将基于BP算法的多层前馈网应用于某些城市的大气环境质量评价中，并对比了该方法与模糊决策、灰色聚类及综合评判法的评价结果，证明了BP网络模型用于大气环境质量评价的通用性、合理性、实用性及优越性。-The application of artifici
fnn-ok.m
- 用于自适应控制的神经网络和模糊控制相结合的智能控制算法。-Neural networks for adaptive control and fuzzy control of a combination of intelligent control algorithm.
BPneural-network-and-fuzzy
- BP神经网络与模糊算法联合控制的MATLAB程序代码。-Joint control of BP neural networks and fuzzy algorithm MATLAB code.
Custtc_zizi_xo
- 包含神经网络算法、遗传算法法、模拟退火算法与模糊数学方法 -Contains the neural network algorithm, the genetic algorithm method, simulated annealing and fuzzy mathematical methods
matlab-BP-net(base-fuzzy)
- 基于模糊算法的神经网络方法，matlab 编写。-Neural network based on fuzzy algorithm, matlab prepared.
matlab-data-mining
- 数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
GAPfuzzyRBF
- 采用遗传算法对模糊RBF神经网络进行优化，并用于非线性系统辨识。-The genetic algorithm optimized fuzzy RBF neural network for nonlinear system identification.