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遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码
模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。
-Value algorithm (FCM) of the optimization calculations, by the genetic algorithm is the initial cluster centers, and the
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SVM方法的基本思想是：定义最优线性超平面，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题。进而基于Mercer核展开定理，通过非线性映射φ，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间），使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题。svm 程序，即支持向量机的代码。-The basic idea of SVM method are: the definition of the optimal linear hyperplane,
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用于结合现有影像和新影像的多光谱图像处理工具的遗传算法，描述了基于遗传算法的监督分类等影像处理工具的程序实现。-For images and new images with the existing multi-spectral image processing tools, genetic algorithms, describes the classification based on genetic algorithms and other image processing tools t
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The problem of intrusion detection has been studied and received a lot of attention in
machine learning and data mining in the literature survey. The existing techniques are not
effective to improve the classification accuracy and to reduce high
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遗传算法用于模式分类的特征选择。以minstall数据库为例，介绍了详细应用例程。-Genetic algorithm for pattern classification feature selection. Minstall database, for example, describes in detail the application routines.
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MATLAB粗糙集属性约简库（内含实例，原创）
函数M文件：
TargetOptFcn.m ------------ 遗传算法的目标函数
PositiveRegion.m --------- 计算正域
LowerApproximation.m ------ 计算下近似
IsSub.m ------------------- 判断集合A是否是集合B的子集
EquivalentClassSet.m ----- 基于R分类的所有等价类的集合，即U/R
EleEquival
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bp神经网络的数据分类-语音特征信号分类
bp神经网络的非线性系统建模-非线性函数的拟合-Linear systems neural network modeling of nonlinear systems, according to the classification of BP neural network genetic algorithm to optimize BP neural network
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Feature selection by Genetic algorithm for classification
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遗传算法优化支持向量机的惩罚系数C与高斯核系数g，能够提高支持向量机的分类精度-Genetic algorithm to optimize the punish coefficient of support vector machine (SVM) with gaussian kernel coefficient C g, can improve the support vector machine (SVM) classification accuracy
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In this paper analysis of „ Electrocardiogram (ECG) PQRSTU-waveforms and prediction of
particular decease infection or state of a patient is done using Genetic Algorithm and Artificial Neural
Network (ANN), precise Electrocardiogram (ECG) class
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主要描述BP神经网络、SVM 的数据分类预测、Elman神经网络的数据预测粒子群优化算法的寻优算法、遗传算法优化计算等书中详细介绍了每种源程序代码及编写规范。-Mainly describes the classification of data with BP neural network and SVM prediction, Elman neural network data prediction particle swarm optimization algorithm optimiza
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遗传算法无功优化，含噪脉冲信号进行相关检测,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。- Genetic algorithm based reactive power optimization, Noisy pulse correlation detection signal, You can achieve data classification and regression pattern recognition.
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针对EMD方法的不足,Relief计算分类权重，遗传算法无功优化。- For lack of EMD, Relief computing classification weight, Genetic algorithm based reactive power optimization.
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Improved genetic algorithm and fuzzy C- means clustering MATLAB source. The fuzzy C- means algorithm is easy to converge to local minima, in order to overcome the shortcomings of the genetic algorithm is applied to fuzzy C- means algorithm (FCM) opti
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MATLAB 代码
第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优
第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模
第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现
....等58章(MATLAB code
The first
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遗传算法优化BP神经网络，用于随机数组的分类(Genetic algorithm optimization neural network for random array classification)
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1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合及分类(1-8 genetic algorithm, 9 multi-objective Pareto optimal solution search algorithm, 10 multi-obje
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