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搜索资源 - svm neural network
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SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别-SVM neural network prediction data classification- identifying wines
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共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-Neural network cases
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SVM神经网络的数据分类预测在葡萄酒种类识别中的应用-SVM classification neural network prediction of data types in the identification of wine
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我个人收集的各类智能算法，共有20多个源代码，包括：遗传算法，蚁群算法，粒子群算法，微分进化算法，遗传神经网络算法，粒子群SVM算法，粒子群神经网络算法等混合算法-I collect all kinds of intelligent algorithms, a total of more than 20 source code, including: genetic algorithms, ant colony optimization, particle swarm optimization,
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BP神经网络用于分类与回归
1、NeuralNetwork_BP_Classification.m - 分类
2、NeuralNetwork_BP_Regression.m - 回归
-BP neural network for classification and regression 1, NeuralNetwork_BP_Classification.m- Category 2, NeuralNetwork_BP_Regression.m- Regression
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MATLAB中应用支持向量肌（SVN）神经网络对模式识别处理-MATLAB Application of Support Vector muscle (SVN) neural network for pattern recognition processing
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PCA主元分析后用神经网络预测，A/S含量，PCA算法实现，与神经网络-PCA principal component analysis using neural network prediction, A/S content, PCA algorithm, and neural network
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模式识别基本方法matlab源代码，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法、剪辑法、特征选择和特征变换。-Basic method of pattern recognition matlab source code, including the least squares method, SVM, neural network, 1_k neighbor method, editing method, feature selection and feature transformatio
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。
-Support Vector Machine and BP neural network, ev
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SVM 神经网络 数据分类预测 葡萄酒种类识别-SVM neural network prediction wines identification data classification
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SVM神经网络的信息粒化时序回归预测----上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测-Information Granular SVM neural network time series regression of the Shanghai Composite Index opened---- Index forecast trends and changes in space
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SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测,matlab的经典算法-SVM neural network regression analysis--- Shanghai opening index prediction, matlab classical algorithm
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The SVM neural network information graining time
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SVM神经网络中的参数优化 -如何更好的提升分类器的性能 绝对可以无错运行-SVM neural network classifier parameter optimization performance improvement - how to better the absolute can be error free operation
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对SVM神经网络进行参数优化，提升其分类器性能(The parameters of SVM neural network are optimized to improve the performance of classifier)
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SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别(SVM neural network data classification prediction - wine type identification)
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SVM神经网络的信息粒化时序回归预测,人工智能算法(Time series regression prediction of information granulation based on SVM neural network)
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主要讲述svm神经网络分类，使用matlab实现(Mainly about SVM neural network classification)
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SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别(SVM neural network data classification prediction wine species identification)
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SVM神经网络中的参数优化---如何更好的提升分类器的性能(Parameter Optimization in SVM Neural Network--How to Improve the Performance of Classifie)
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