搜索资源列表
TS_TSP
- 解决TSP问题的TS算法MATLAB实现，其中加入了变异算法，当然也可以去掉这个步骤，调用TS_TSP(N, inStart, IsBianYi)，N是城市数目，inStart是起始城市的序号，IsBianYi就是选择变异否，如果为0则不要变异，否则就是结合变异算子的TS算法。 至于下面的参数可以自己调： T：总的循环次数； tabulength：禁忌长度； Pby：变异概率；
Monte_Carlo
- 高概率找到正确解 基本思想：为了增加一个一致的P正确算法成功的概率，只需多次调用同一算法，然后选择出现次数最多的解
Numeric
- 用概率算法计算pi的值，linnux环境下使用gcc编译后运行
homework
- hitorMiss＋用概率算法求积分问题的C程序，共三题，在linux环境下运行。
moshishibie
- 通过已知的先验概率，在输入训练序列之后，可以对数值进行判别是属于哪一类的数据。简单可以应用于模式识别
bksa
- 针对线性混合信号盲分离时，源信号概率密度与激活函数难以确定时（尤其是源信号中既含超高斯信号，又含亚高斯信号时），依据信号pdf的一种测度--峭度，自适应的确定激活函数，实现信号的盲分离，是一种基于峭度开关的盲分离算法。
GetMax_HtoThrod
- 利用最大熵方法求图像二值化的阈值 输入的图像名称，读取名称是M的图像文件 统计各个灰度级出现的概率
huffman_en_decode
- 霍夫曼编译码，对数据文件中的字符进行统计，根据概率进行编码，并实现对数据文件压缩和解压缩过程
@linear
- 针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,加权SVM法线算法具有更好的特征筛选性能.
anolinerfilter
- 粒子滤波算法受到许多领域的研究人员的重视，该算法的主要思想是使用一个带有权值的粒子集合来表示系统的后验概率密度。在扩展卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤波算法的基础上，本文提出一种新型粒子滤波算法。首先用Unscented卡尔曼滤波器产生系统的状态估计，然后用扩展卡尔曼滤波器重复这一过程并产生系统在k时刻的最终状态估计。在实验中，针对非线性程度不同的两种系统，分别采用五种粒子滤波算法进行实验。结果证明，本文所提出算法的各方面性能都明显优于其他四种粒子滤波算法。
DNAClassification
- DNA分类，包含三中模式识别经典算法的实现：K紧邻，BP神经网络，概率神经网络。-DNA classification, which includes three classic pattern recognition algorithm to achieve : K borders, BP neural networks, probabilistic neural network.
PNN
- 用matlab设计的概率神经网络，内附演示程序-using Matlab design of probabilistic neural network, enclosing Demonstration Program
hmok
- 概率神经网络翻译资料,较为详细的解说了PNN网络的特点和网络结构以及几种优化结构
hmok2
- 应用概率神经网络预测股市的方向变化 应用概率神经网络预测股市的方向变化
B4-4
- 機率神經網路分類器之高階合成。对研究概率神经网络很有帮助的。质量很高的论文
pnnstock
- 用概率神经网络预测股市的方向变化.对研究神经网络在金融市场上的应用很有帮助。
pnnMCE
- 一种用于说话人辨认的概率神经网络的MCE训练算法。
pnn01
- 概率神经网络的边界预报.高质量毕业论文。
FuzzyBackgroundProbModel
- 基于模糊理论的概率背景模型检测图象中的概率背景算法程序
tsp3
- 用遗传算法解决tsp问题，其中变异概率会随当前状态变化，达到自适应的目的