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BP
- 根据所学BP神经网络进行数据分类，先训练已知数据，然后根据已知数据训练的模式对未分类数据进行分类-According to BP neural network learned the data classification, the first known training data, then the basis of known data pattern of training data to classify unclassified
FuzzyClusterV3[VB]
- 关于模糊聚类的源代码 testData.txt 测试数据 dnaData1.txt 2000 CUMCM A 已知分好成两类的20条DNA数据 dnaData2.txt 2000 CUMCM A 待分类的20条DNA数据 waterData.txt 2005 CUMCM A 各站点水质的内梅罗平均值数据 -testData.txt test data dnaData1.txt 2000 CUMCM A divided into two ca
Marine-classified-information
- 已整合动网论坛-海洋分类信息网V5.1Mssql商业正式版.-Has been integrated Dongwangluntan- Classification Information Network V5.1Mssql commercial marine official version.
library
- 基于window7的功能类库，文件分类管理。可以DIY文件分类，也可以按照已有模板进行分类。-Window7 function library based on the file classification management. DIY document classification can also be classified in accordance with existing template.
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
Ant-Colony-clustering-method
- 按照蚁群聚类法对全体样品进行分类(已知聚类数目)-In accordance with the Ant Colony clustering method to classify the samples of the whole (known cluster number)
web
- 一.源码说明 本源码是一款功能十分强大的分类信息整站。是我在网上搜集而来，本地已测试N遍完整，已集成了论坛，所有功能全部可用。源码内附带了ASP本地调试工具，打开后即可本地调试。 此源码暂时没有演示地址，请看首页演示截图。 二.安装说明： 解压后将web文件夹里的所有文件上传至空间根目录，即可运行。 后台地址http://localhost/lovepiao/ 管理员帐号和密码：admin 三.用户注册和修改密码说明： 用户注册最后一步如果出现
Minimum-Bayes-classifier-error-rate
- 这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。 自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
Minimum-Risk-Bayes-classifier
- 这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
gender-classification-experiments
- 这是用身高体重数据进行性别分类的实验。 用最小错误率贝叶斯分类器决策时，首先通过比较概率大小判断一个体重身高二维向量代表的人是男是女，然后再逐一与已知性别的数据比较，就可以得到错误率的统计。然后改变先验概率，重复上面的过程，观察数据结果的变化。 用最小风险贝叶斯分类器决策时，首先求出用最小错误率贝叶斯分类器得到的条件概率；然后根据人为给定的决策表，根据公式算出条件风险；然后逐一比较条件风险，找出使条件风险最小的决策（也就是分类）。最后用分类得到的结果逐一比较已经知道的原始数据，统计处错误
psoSVMcgForClass
- 关于粒子群算法对已SVM分类问题的参数寻优方法，可以参考-Particle swarm algorithm about the parameters of the classification problem has SVM optimization method, can reference
xblo
- JSP+Servlet+JavaBean+Oracle单用户博客源代码。已全部调试通过。实现了文章管理、分类管理、评论功能、链接功能。页面取自互联网，版权归原作者所有。-JSP+ Servlet+ JavaBean+ Oracle single-user blog source code. Have all been through debugging. Article management, category management, reviews, features, and link fu
SPI-LCD12864
- 这是在STM32F107上通过SPI1测试12864液晶（ST7920驱动）的程序，已测试通过。因为是用SPI写FLASH的程序改的，看程序的时候只需关注12864.C和12864.h即可。 第一次上传不知道分类设的对不对，有问题请指教。-Key word: SPI serial port LCD12864(drive IC:ST7920)
didigtal-image
- 基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力，快速的学习能力，易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础，已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点，还具有许多GMM没有的优点，如强鲁棒性，需要更 -image processing
classify
- 分类：将一组值value按照已生成的treeNode决策树进行分类，结果存在result中-classify proble
B2CSystem
- 该系统为一笔记本电脑在线销售系统 后台主要功能有： 订单管理： 未处理的订单 已处理的订单 今天的新订单 商品管理： 商品分类管理 添加新商品 编辑商品信息 系统管理： 商品促销信息 网站新闻管理 商品评论管理 客户反馈管理 统计调查管理 用户管理： 客户档案管理 更改管理员密码 -The background of the main features: Order Management: unprocessed orders have been pro
OfficeAutomatic
- 请实现一个简单的类OA系统，包含如下功能： 用户管理 系统内置管理员帐户，用于手动添加B类用户 用户可以向系统申请注册A类或C类用户，但需要经过B类用户审核才可登陆系统 注册时用户需提交基本注册信息，以帮助判断是否可以通过审核 用户权限 管理员：手动添加B类用户 A类用户：向系统内提交DOC文件（提交相关的信息，在数据库内插入相应记录即可）；将DOC文件压缩
K-means
- K-means分类器，java实现，可以自己设定类别数目。已做成jar-K-means classifier, java implementation, you can set the number of categories. Has made jar
Online-Purchase-System
- 运用ASP技术和网络数据库原理，基于B/S模式开发的一个网上购物系统。系统中，顾客可以很方便的注册成为会员，对商品进行浏览检索，查看商品的详细资料，然后根据各人的喜好购买心仪的商品。系统会自动为顾客生成订单，按照顾客所填写的信息提交订单并发货。系统管理员则可以对现有的商品进行添加和编辑，审查已注册的用户并对提交的订单进行处理。 本系统采用UTF-8编码，能兼容目前任何语言，而不必去考虑以后网站其他语言版本的兼容性问题。 只有HTML为什么能够运行？因为我们正在将网站引擎与页面
shiyan6
- 1.编写完整的汇编语言程序： (1) 从键盘输入一系列字符（以回车符结束），并按字母、数字及其他字符分类计数，最后显示这三类的计数结果。 (2) 已定义了两个整数变量A和B,试编写程序完成下列功能（使用简化段源程序格式）： 若两个数中有一个是奇数，则将奇数存入A中，偶数存入B中； 若两个数均为奇数，则将两数均加1后存回原变量； 若两个数均为偶数，则两个变量均不改变。 (3) 用减奇数次数的方法，求一个数的近似平方根，这