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nefcon
- 模糊神经网络采用matlab编程 o install NEFCON follow these steps: 1. Unpack the tar file NEFCON.TAR into your MATLAB working directory: tar xf NEFCON.TAR 2. Start MATLAB 3. Change to the installation directory. 4. Change to the NEFCON directory. 5. Start the STA
差别算法matlab源码
- 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应
bp3
- 三层前馈神经网络的BP算法。程序具有以下功能： （1） 允许选择各层节点数； （2） 允许选用不同的学习率η； （3） 能对权值进行初始化，初始化用[-1、1]区间的随机数； （4）允许选用单极性和双极性两种不同Sigmoid型转移函数。 -Three-tier feed-forward neural network BP algorithm. Procedures have the following functions: (1) allows to choose the
ExampleofGA
- maltab 的一个遗传算法的例子,比较全,有教你怎么初始化初始种群,设定参数,还有demo提供学习-A genetic algorithm using maltab gentitc toolbox ,abundant in content.Whats s more, you are teached how to initialize the initial population, set parameters. It also provide learning demos.
BP
- bpnet举例，因为BP网络的权值初始化都是随机生成，所以每次运行的状态可能不一样。 如果初始化的权值有利于训练，那么可能很快能结束训练。-bpnet For example, because the BP network, initialize the weights are randomly generated, so every time the state may not be the same as running. If the initialization of the wei
weka-3-7-0jre
- 最近的weka数据处理软件版本，可以对数据进行初始化，聚类、回归等等操作，功能强大，操作方便-Recent weka data processing software version, you can initialize the data, clustering, regression, etc. operation, powerful, easy to operate
initializega
- 遗传算法在使用时首先要进行初始化，此为初始化的源代码-Genetic algorithms in use must first initialize the source code for the initialization
PID
- 实现过程仍然是分为定义变量、初始化变量、实现控制算法函数、算法测试四个部分-Implementation process is still divided into the definition of variables and initialize variables to achieve the control algorithm functions, algorithms, test four parts
apclusterk
- 相似性传播聚类，不需要初始化聚类中心，聚类速度优于k-maans，k-centers等聚类算法-Affinity propagation clustering, do not need to initialize the cluster center, cluster velocity than k-maans, k-centers clustering algorithm, etc.
BP-neural-network
- BP神经网络（L-M算法） 对前向网络初始化 采用改进BP算法训练前向网络 对前向网络仿真-BP neural network (LM algorithm) to initialize the network prior to using simulation to improve before the network before the network BP algorithm training
zidingyishenjingwanglou
- 自定义神经网络 主要有自定义神经网和自定义函数的初始化、学习、仿真函数-Custom neural networks are mainly custom neural network and initialize custom function, learning, simulation function
PSO-Algorithm
- 粒子群优化算法，模仿鸟群飞行觅食行为，通过鸟群集体协作而使群体达到最优。算法首先初始化一群随机粒子，然后通过迭代找到最优解。-Particle swarm optimization algorithm, imitate birds flying foraging behavior, through the flock collective collaboration to achieve the optimal group.Algorithm first initialize a group o
fitness
- 在基本PSO算法的基础上，采用单纯体法进行初始化，并引入变异因子，同时对基本PSO算法的公式和参数进行修正。-On the basis of basic PSO algorithm, using a simple method to initialize the body, and the introduction of variability factor, while the basic PSO algorithm to correct formulas and parameters.
cnnsetup
- 建立一个深度卷积神经网络，该函数用于初始化神经网络的参数-Establish a depth of convolution neural network, this function is used to initialize the parameters of the neural network
kelongxuanze
- 本程序为免疫算法在克隆选择中的应用，其中注释非常详细。包含主函数 初始化函数 解码函数 克隆函数 变异函数。-This procedure for the application of immune algorithm in the clonal selection, the comments are very detailed. Contains the main function to initialize the decoding function cloning function var
apriori
- 收集数据：使用任何方法 准备数据：任意数据类型都可以，因为我们只保存集合 分析数据：使用任何方法 训练算法：使用Apriori算法来找到频繁项集 测试算法：不需要测试过程 使用算法：用于发现频繁项集以及物品之间的关联规则 使用Apriori算法，首先计算出单个元素的支持度，然后选出单个元素置信度大于我们要求的数值，比如0.5或是0.7等。然后增加单个元素组合的个数，只要组合项的支持度大于我们要求的数值就把它加到我们的频繁项集中，依次递归。 然后根据计算的支持度选出来的频繁项集来
neural-network-genetic-algorithm-master
- 为了自动学习CNN的深度网络结构，网络结构的数量随着网络中间层数量的增加呈指数增长，这启发我们使用遗传算法有效地遍历这个大的搜索空间。我们首先提出一种编码方法，将每个网络结构表示为一个固定长度的二进制字符串，然后通过生成一组随机个体来初始化遗传算法。在每一代中，我们定义标准的遗传操作(如选择、突变和交叉)来消除弱势个体并产生更具竞争力的个体。(In order to automatically learn the deep network structure of CNN, the number
2
- （a）产生两个都具有200个二维向量的数据集和（注意：在生成数据集之前最好使用命令randn(‘seed’,0)初始化高斯随机生成器为0（或任意给定数值），这对结果的可重复性很重要）。向量的前半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。向量的后半部分来自均值向量的正态分布，并且协方差矩阵。其中是一个2*2的单位矩阵。 （b）在上述数据集上运用感知器算法，并且使用不同的初始向量初始化参数向量。 （c）测试每一次算法在和上的性能。 （d）画出数据集和，以及分类面。((a) Generate