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hhm
- 这是一个改进混合遗产算法的C语言源程序，将遗传算法与局部优化算法相混合，杨长避短，算法的效率有明显的提高-This is a mixed legacy algorithm to improve the C language source files, Genetic Algorithm and local optimization algorithms mixed, Yang longer hide weaknesses, efficient algorithm significantly im
matlab_hmm
- hide markov model(HMM) for matlab including initiate,train,and test three parts -hide markov model (HMM) for Matlab includi Vi initiate, train, and test three parts
Fortran_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
C_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
Matlab_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
BP
- 构建BP神经网络，源码。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-BP neural network to build, source. BP network can learn and store a lot of input- out
HMMmodel
- 基于双重随机性的隐马尔科夫模型（Hide MarKov Model）的C语言实现-Based on double random hidden Markov model (HMM) of the C language
foxandrabbit
- 这是一个利用vc++采用简单的动画方式掩饰农民、狐狸、兔子过河的程序，与传统的狼羊过河问题是一样的。-This is a use of vc++ using a simple animation, fox, hare hide farmers across programs, and traditional wolf sheep across the river is the same.
ANN-master
- 使用BP算法实现了一个隐层的人工神经网络（ANN），是学习BP算法的一个很好的参考-implement an Artificial Neural Network(ANN) with one hide layer,using bp algorithm,a good reference to the study of bp algorithm
BP网络
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法（梯度法），通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input layer）、隐层(hide layer)和输出层(outpu
pygame001
- 会躲飞机的人工智能，纯python,适合初学者(AI will hide the artificial intelligence of the aircraft, pure Python)