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神经网络支撑向量机中的asvm的MATLAB源代码程序下载-Neural network support vector machine asvm of the MATLAB source code download
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几种C++神经模型和算法实例,主要有BP神经网络、BP神经网络解决异或问题、HMM的C语言实现、矢量量化的C语言实现等。-Several C++ examples of neural models and algorithms, there are BP neural network, BP neural network to solve XOR problem, HMM of the C language, vector quantization, such as the C language
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LVQ算法( Learning Vector Quantization，学习矢量量化网络)是一种一种基于模型（神经网络）的方法，本实验要实现的是对LVQQ改进的聚类方法——MLVQ（闫德勤等人提出）。该方法法克服了LVQ算法对初值敏感的问题与广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章)
-LVQ algorithm (Learning Vector Quantization, learning vector quantization) is a based on the
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BP神经网络的C语言实现,BP神经网络解决异或问题,HMMM的C语言实现,矢量量化的C语言实现，已通过测试。
-C language implementation of the BP neural network, BP neural network to solve the XOR problem, HMMM with the C language, C language implementation of vector quantization, has been tested.
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BP神经网络的C语言实现 BP神经网络解决异或问题 HMMM的C语言实现 矢量量化的C语言实现 ，已通过测试。
-C language implementation of BP neural network, BP neural network to solve the XOR problem HMMM C language realization of the vector quantization of the C language, has been tested.
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RBF神经网络和支持向量机混合算法！ -RBF neural network and support vector machine hybrid algorithm. RBF neural network and support vector machine hybrid algorithm.
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在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。
-This paper presents a new method of network anomaly detection based on quantum particle swarm
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支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Support vector machines and BP neural network can be used for non-linear regression f
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matlab粗糙集算法，主要使用于神经网络和支持向量机等算法的预处理，可以有效地筛选数据-matlab rough set algorithm, mainly used in the pre-processing of the neural network and support vector machine algorithm can effectively filter the data
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matlab开发工具箱中的支持向量机，是一种双隐层反向传播神经网络，基于chebyshev的水声信号分析。- matlab development toolbox support vector machine, Is a two hidden layer back propagation neural network, Based chebyshev underwater acoustic signal analysis.
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matlab开发工具箱中的支持向量机，有详细的注释，BP神经网络的整个训练过程。- matlab development toolbox support vector machine, There are detailed notes, The entire training process BP neural network.
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使用决策树，支持向量机以及人工神经网络完成对MNIST手写数字体的分类。-Using a decision tree, support vector machines and artificial neural network to classify the number of MNIST handwritten font.
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支持向量机和BP神经网络比较研究源程序代码，希望对大家有用！-A Comparative Study of Support Vector Machine and BP Neural Network
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1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。
2.测试图像存储在当前目录的img下。
3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。(1. First open a picture and then follow the sequence of grayscale, binary, grayscale stretching, license plate positioning, binarization, ti
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本内容是有关机器学习的包含贝叶斯分类器，随机森林，支持向量机，神经网络，logistic多元回归等(The contents of this paper are machine learning, including Bayesian classifier, random forest, support vector machines, neural network, logistic multiple regression and so on)
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支持向量机和BP神经网络比较研究源程序代码(Support vector machine and BP neural network comparative study source code, if there is a problem, you can contact QQ1373687980)
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实现卷积神经网络与支持向量机的联合调试使用(Joint debugging and implementation of convolutional neural network and support vector machine)
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将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容；同时对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM），并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
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BP神经网络，支持向量机等用于风机故障诊断(BP Neural Network and support Vector Machine for Fan Fault diagnosis)
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数据挖掘算法R语言实现，包括聚类、判别、集成学习、随机森林、神经网络、支持向量机等算法。(Data mining algorithm R language implementation, including clustering, discrimination, ensemble learning, random forest, neural network, support vector machines and other algorithms.)
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