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K-means.m
- MATLAB编写的一种模式识别里的重要的模糊聚类方法K-means算法的matlab程序.-MATLAB prepare a Pattern Recognition's important Fuzzy clustering methods K-means algorithm Matlab procedures.
mode
- 基于模式识别的图像聚类程序，如：聚类分析，模糊聚类，遗传算法。
NN+GA
- 1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的
模式识别-模糊聚类算法--传递闭包法
- 模式识别-模糊聚类算法--传递闭包法，追踪法-matlab程序,Pattern Recognition- Fuzzy Clustering Algorithm- transitive closure procedures for law-matlab
fuzzpid
- 利用Matlab工具箱设计模糊控制器 49条模糊控制规则形成一个模糊控制规则矩阵，然后根据模糊输入量按照相应的模糊推理算法完成计算，并决策出模糊输出量。 输出模糊量的解模糊方法选取重心法。-Computer simulation of fuzzy control system based on fuzzy toolbox and SIMULINK
poc
- 模糊聚类和模式识别的具体应用算法，详细的计算说明-Fuzzy clustering and pattern recognition algorithm for specific applications, detailed calculations show
neural-network-of-multi-sensor
- 基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。-Fuzzy neural network based multi-sensor information fusion, we propose a simple and effective algorithm to determine the partition barrier distance and dir
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,
C-Means-clustering-code
- 模糊C均值模式识别聚类算法相关的C++源程序代码-Fuzzy C-means clustering algorithm of pattern recognition related to the C source code
fuzzy-c-means-algorithm
- 模式识别中的模糊c均值算法，详细易懂，适合于用于matlab模式识别编程参考-Pattern recognition, fuzzy c-means algorithm, detailed and easy to understand
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
c
- 模式识别以3类为例对C均值和模糊C均值算法进行matlab仿真实验。-Pattern recognition in three categories, for example C-Means and fuzzy C-means algorithm matlab simulation experiments.
FCMClust
- 模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对重要数据分析和建模的方法，建立了样本类属的不确定性描述，能比较客观地反映现实世界，它已经有效地应用在大规模数据分析、数据挖掘、矢量量化、图像分割、模式识别等领域，具有重要的理论与实际应用价值，随着应用的深入发展，模糊聚类算法的研究不断丰富-Unsupervised fuzzy clustering analysis as the main machine learning techniques is the use of fuzzy t
Clustering-Algorithms
- 在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断 有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改 变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在 C-均值算法的 基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准 FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种
k-means
- C语言编写的一种模式识别里的重要的模糊聚类方法K-means算法的C程序-A pattern recognition C language' s important Fuzzy clustering methods K-means algorithm C program
matlab-
- 关于模式识别的算法的，模糊聚类、云理论等等很多，具体的看内容-About pattern recognition algorithm, the fuzzy clustering, the cloud theory and so on many, specific content
cluster
- 本程序介绍了聚类分析的各种算法，包括层次、动态、模糊和遗传算法，对数值进行模式识别。-This procedure describes the various clustering algorithms, including the level of dynamic, fuzzy and genetic algorithms, pattern recognition value.
fuzzytheory
- 模糊逻辑模式识别，模糊分类，模糊神经网络算法 matlab实例-Fuzzy logic pattern recognition, fuzzy classification, fuzzy neural network algorithm matlab examples
pattern
- Matlab模式识别例程，包括神经网络算法和BP算法，C均值算法与模糊C均值算法和SVM分类算法。-Matlab pattern recognition routines, including neural network algorithm and BP algorithm, C-means algorithm and Fuzzy C-means algorithm and SVM classification algorithm.
K-means
- MATLAB编写的一种模式识别里的重要的模糊聚类方法K-means算法的matlab程序-MATLAB prepare a Pattern Recognition s important Fuzzy clustering methods K-means algorithm Matlab procedures.