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搜索资源 - classification genetic algorithm
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一个很好的分类程序,里面有包括神经网络,遗传算法等经典的学习算法-a good classification procedures, and they include neural networks, genetic algorithms and other classical learning algorithm
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光盘中的演示实例是人工智能原理和方法的演示程序.包括基于归结原理的推理系统,合一算法,等式归结,归类算法,野人与传教士过河问题,八数码问题,八皇后问题,一字棋,博弈算法,遗传算法和蚁群算法等的演示。-CD-ROM presentation of a number of examples of the hard work of graduate and undergraduate results. Including reasoning based on the principle of the
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光盘中的演示实例是人工智能原理和方法的演示程序.包括基于归结原理的推理系统,合一算法,等式归结,归类算法,野人与传教士过河问题,八数码问题,八皇后问题,一字棋,博弈算法,遗传算法和蚁群算法等的演示。-CD-ROM presentation of examples of the principles and methods of artificial intelligence demo program. Including reasoning based on the principle of t
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光盘中的演示实例是人工智能原理和方法的演示程序.包括基于归结原理的推理系统,合一算法,等式归结,归类算法,八数码问题,八皇后问题,一字棋,博弈算法,遗传算法和蚁群算法等的演示。-CD-ROM presentation of examples of the principles and methods of artificial intelligence demo program. Including reasoning based on the principle of the system c
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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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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。-Fuzzy C- means algorithm is easy to converge to a local minimum, in order to overcome this drawback, the genetic algorithm is applied to the fuzzy C- means
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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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用于鸢尾花分类的智能优化算法，强烈推荐初学者下载学习(For iris classification intelligent optimization algorithm, is strongly recommended for beginners to download learning)
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BP神经网络建模归一化数据处理神经网络训练分类以及遗传算法优化的BP神经网络函数拟合(BP neural network modeling normalized data processing neural network training classification and genetic algorithm optimization BP neural network function fitting)
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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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基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法，含有 遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码，用于聚类效果良好，是模式识别大作业的参考资料(The pattern recognition classification algorithm based on MATLAB for Iris and breast cancer data sets contains the implementation code of genetic algorit
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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。(Improved genetic algorithm and fuzzy C- means clustering MATLAB source. The fuzzy C- means algorithm is easy to converge to local m
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粒子群优化算起源于对鸟群、鱼群以及对某些社会行为的模拟，是一种基于群体智能的进化计算技术。而小生境技术则起源于遗传算法，这种方法能使基于群体的随机优化算法形成物种，从而使相应的优化算法具有发现多个最优解的能力。而多分类器集成技术则是通过多个分类器进行某种组合来决定最终的分类，以取得比单个分类器更好的性能。多分类器集成技术要求基元分类器不仅个体性能要好并且其差异度要大，这与小生境技术形成物种的能力具有很多内在的相似性。目前己经有研究者将小生境技术应用于多分类器集成，但由于传统的小生境技术仍然不完善
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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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利用遗传算法、蚁群算法、PSO等对SVM模型进行优化，实现高效分类和回归预测(The SVM model is optimized by genetic algorithm, ant colony algorithm and PSO to achieve efficient classification and regression prediction.)
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利用GA遗传算法优化参数 并利用支持向量机分类或者回归计算(Use GA genetic algorithm to optimize parameters and use support vector machine for classification or regression calculation)
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phog方法提取图像特征，svm支持向量机进行分类，分别有GA遗传算法和PSO粒子群优化算法进行寻优。(Phog method extracted image features, SVM support vector machine classification, respectively, GA genetic algorithm and PSO particle swarm optimization algorithm for optimization.)
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