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StudyingpossibilityinaclusteringalgorithmforRBFNN.
- 聚类算法优化的RBF神经网络外文文献 十分难找的-Clustering algorithm optimization of RBF neural network is very difficult to find foreign-language literature of the
P
- 随着信息技术的发展，以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来 源。人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现资源和知识的工具。近年来针 对文本数据的文本挖掘已逐渐成为人们研究的新课题。其中，对于文本聚类的研 究己经引起了广泛的重视，并取得了良好的成果。 本文首先对数据挖掘流程以及数据挖掘分类和各自的研究现状及发展进行了 概括的介绍；然后结合汉语自身的相关特点详细的分析了中文文本自动聚类中所 涉及到的关键问题及其技术；接着介绍了人工神经网络技术的发展的现状和特点
9656565
- 一种新的基于遗传算法的模糊C-均值聚类的RBF神经网络-A New RBF Neural Network with GA-based Fuzzy C-Means Clustering Algorithm for SINS Fault Diagnosis
sonno
- TGSOM一种用于数据聚类的动态自组织映射神经网络,一篇不错的论文-Dynamic TGSOM for data clustering self-organizing map neural network, a good thesis
Subtractive-Clustering
- 基于减法聚类及自适应模糊神经网络的 短期电价预测.-Short-term price forecasting Subtractive Clustering and Adaptive Fuzzy Neural Network.
Kohonen
- Kohonen网络的一种改进算法 研究神经网络聚类的可以参考-An improved algorithm of Kohonen network to study neural network clustering
kmean.m
- rbf神经网络k均值聚类分析程序，时间序列预测方面应用。程序简洁易懂。-rbf neural network k-means clustering analysis procedures, time series forecasting applications. The program easier to understand.
uarqc
- 基于欧几里得距离的聚类分析，基于人工神经网络的常用数字信号调制，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程。- Clustering analysis based on Euclidean distance, The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations.
cedbk
- 基于K均值的PSO聚类算法,非常适合计算机视觉方面的研究使用,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法。- K-means clustering algorithm based on the PSO, Very suitable for the study using computer vision, Including the least squares method, the SVM, neural networks, 1 _k neighbor method.
jkidf
- 关于神经网络控制，包含位置式PID算法、积分分离式PID，基于K均值的PSO聚类算法。- On neural network control, It contains positional PID algorithm, integral separate PID, K-means clustering algorithm based on the PSO.
基于NARX神经网络的轨道垂向不平顺估计_王贵
- 摘要:应用白噪声聚类经验模型分解方法(EEMD, Ensemble EMD)，进行轨道一车辆系统的时频分析， 分析钢轨不平顺的波长一幅值分布及短波不平顺的分布特点。通过理论推导，得到垂向钢轨不平顺与车体垂向 加速度之间的转移函数，并由简化模型仿真结果与实验数据对比分析得出二者的相关系数在0. 8以上，表明仿 真结果与实验数据非常吻合。利用简化模型进行数值仿真，所需复数乘法次数为N(21ogN+ 1)，满足实时仿真 的需要。实例所测钢轨不平顺和车体加速度的相关性分析结果表明，对加速度数据
基于FCM的小波神经网络模型在径流预测中的应用
- FCM应用于数据预测，主要内容是聚类分析希望对大家有用(FCM is applied to data prediction and is expected to be useful for everyone)
FaceNet-A-Unified-Embedding-for-Face-Recognition-and-Clustering
- FaceNet---深度学习与人脸识别的二次结合 Facenet是一个通用的系统，采用CNN神经网络将人脸图像映射到128维的欧几里得空间，我们可以根据两幅人像的欧几里得距离去判断两个人像的相似程度。两个人像之间的欧几里得距离越近，说明它们越相似。 FaceNet可以用于人脸验证（是否是同一人？），识别（这个人是谁？）和聚类（寻找类似的人？）。FaceNet采用的方法是通过卷积神经网络学习将图像映射到欧几里得空间。空间距离直接和图片相似度相关：同一个人的不同图像在空间距离很小，不同人的图像在