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LMI_example
- 线性矩阵不等式的完整程序，对初学者来说是不错的资料，快下载吧。-LMI complete program for beginners is good information, fast to download it.
liverrecognize
- 超声图像识别算法：共生矩阵提取纹理特征，神经网络、模板匹配、贝叶斯方法识别-liver recognize project
matrix
- 神经元网络。可以进行矩阵神经网络计算。MFC写的，谁也没有用过这种方式做神经元。-Neural network. Neural network matrix can be calculated. MFC writing, nobody has used this way neurons do.
TuXiangShiBie
- 该软件需用Delphi7设计，采用灰度共生矩阵的方法对肝脏超声图像进行纹理特征提取。通过神经网络进行分类处理。-The software required Delphi7 design, the use of gray-scale co-occurrence matrix method of liver ultrasound image texture feature extraction. Through the neural network classification.
MATLABandB
- Matlab中BP神经网络的构建和初始化训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一个颟顸每层神经元个数的数组。第三个参数是包含每层用到的转移函数名称的细胞数组。最后一个参数是用到的训练函数的名称。 -matlab bp
bp_v1_2
- -----引入动量的算法 建立一个3层（含输入层）的BP神经网络，并对其进行训练 输入层不进行数据处理，隐含层激活函数为sigmod函数，输出层为线性函数 输入输出数据归一化到[-1,1]，数据在矩阵中按行向量表示 即x=[x11,x12 x21,x22 ... xp1,xp2] y=[y1 y2 ... yp] p为样本数 -The introduction of the algorithm ----- momentum to build a three-layer (
PCA_cov
- pca 求协方差矩阵 神经网络作业 中用到的程序 可供参考 -pca seeking covariance matrixdksal jdfl a fkjdla fjdlks fjdkosi jid f jkl djkl dio kdls jfodi fkold fjlkd slkaj
chapter33
- 模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、信息处理于一体。模糊神经网络可用于模糊回归、模糊控制器、模糊专家系统、模糊谱系分析、模糊矩阵方程、通用逼近器。(Fuzzy neural network is the product of the combination of fuzzy theory and neural network. It combines the advantages of neural network and fuz
离散Hopfield神经网络联想记忆-数字分类
- 1. chapter9.m为主程序，将该文件夹设置为MATLAB当前工作路径，运行即可。 2. data0～data9.mat为数字0～9对应的矩阵，data1_noisy和data2_noisy分别为数字1和数字2的加噪声矩阵。 3. waiji.m为外积法设计离散型Hopfield网络(具体见第10章介绍)。 4. 该程序在MATLAB2009a版本下测试通过，个别函数在低版本中不存在或者调用格式有所不同，参照对应版本中的帮助文档修改即可。(1. chapter9.m based pr
单层神经网络矩阵改进
- 基于Matlab编程，实现人工神经网络对经典三种鸢尾花数据的分类，利用Matlab矩阵运算的优势，对全部样本进行同时训练，具有很好的输出结果(An Artificial Neuron Network which accomplishes classifying three kinds of flower)
colt-1.2.0
- Colt是一个高性能的数学库，由以下几个子库构成： Colt库:基本的动态数组、稀疏矩阵、线性代数。 Jet库：数理统计、直方图。 CoreJava库：类printf的打印函数，并行计算。(Colt is a high performance math library composed of the following sub libraries: Colt libraries: basic dynamic arrays, sparse matrices, linear algebra.
[矩阵实验室].Face_Angle_Neural_net
- maltab遗传算法的人脸识别，BP神经网络的人脸识别算法(Maltab genetic algorithm for face recognition, BP neural network face recognition algorithm)
神经网络预测
- 神经网络预测的一个经典算例，P矩阵的数据可以改，方便使用(A example of neural network)
SVM
- 神经网络算法的矩阵处理，输出错误率，绘制roc曲线(The training of random forest)
单层神经网络矩阵改进
- 单层神经网络实现识别功能，简单实现三分类的方法(Realization of recognition function by single layer neural network)
SOM神经网络
- C#平台下的应用，可输出SOM神经网络权值矩阵和测试结果(It can output SOM neural network weight matrix and test results.)
BP神经网络python简单实现
- 去掉神经元类，把功能合并入NetLayer类中，使用矩阵计算加快速度 调整代码实现批量训练方法。 优化程序中numpy库运算顺序，避免产生中间变量(Remove neuron classes, merge functions into NetLayer classes, and use matrix to calculate speed.)
NN_labview
- 三层神经网络的Labview,没有使用任何模块，BP误差传递用矩阵实现，并含有MNIST数据集。(NN from Labview, including labview file and MNIST data file.)
CNN_Pavia-master
- 使用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类，使用的数据源为Pavia University高光谱数据 文件夹log--日志文件夹，存放TensorBorad日志、网络参数文件、混淆矩阵图 文件夹Patch--存放数据处理的切片结果 文件夹PaviaU--高光谱数据下载存放位置 文件夹predicted--CNN对原始影像的分类结果 data.py--对原始高光谱影像进行数据处理，生成切片 net.py--神经网络模型 train.py--训练神经网络 utils.py--需要用到的函数 show.p
BCI_MI_CSP_DNN
- BCI_MI_CSP_DNN是一种基于matlab的运动图像脑电信号分类程序。 基于matlab深度学习工具箱编写了BCI_MI_CSP_DNN程序 本程序的原理基于CSP和DNN算法 这个程序的性能是基于BCI竞赛II数据集II 提出了一种基于深度学习的运动图像脑电信号分类方法。在预处理原始脑电图信号的基础上，采用共空间模型(CSP)方法提取脑电图特征矩阵，并将其输入深度神经网络(DNN)进行训练和分类。我们的工作在BCI Competition II Dataset III上进行了实