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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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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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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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神经网络入门13课源码
第一课 MATLAB入门基础
第二课 MATLAB进阶与提高
第三课 BP神经网络
第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络
第五课 竞争神经网络与SOM神经网络
第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM )
第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM )
第八课 决策树与随机森林
第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA )
第十课 粒子群优化( Part
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