资源列表
BP_Stochastical
- 本人编写的BP Stochastical算法，和传统的BP算法比较，Stochastical改进随机产生方向，然后导致收敛，所以能避免局部极点。 本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换
GramSchmidt
- 本人编写的GramSchmidt神经网络算法，和传统的神经网络算法比较，该算法能自动产生神经元，节约时间，速度快！ 本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换，该zip包括两个文件，一个是GramSchmidt正交分解，是个子函数，主函数是orth_GramSchmidt，放在同一目录下，就可运行，可以对benchmark的逼近和分类问题提供解决方案
orth_qr
- 本人编写的QR分解的神经网络算法，该算法用QR分解神经网络的隐含层矩阵，可以作为学术上的比较和分析。适合各种benchmark问题，本人还加了自动产生分类向量和自动适应各种函数的例子
IncrementalRandomNeurons
- 本人编写的incremental 随机神经元网络算法，该算法最大的特点是可以保证approximation特性，而且速度快效果不错，可以作为学术上的比较和分析。目前只适合benchmark的regression问题。 具体效果可参考 G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hid
Clustertest
- 2值图像的扫描线2值聚类算法，可实现2值图像的准确聚类
nnrbf
- 最邻近的RBF算法,MATLAB实现,较为有价值的资料.
YQSFDYSCX
- 蚁群算法的演示程序，很形象的说明的蚁群群体合作的智能性，很好的诠释了蚁群算法的精髓
SVM_Train
- 一个非常好的，用于训练样本图像的代码。 一定可以运行。
BpNet_src
- bp网络代码 VC编写，BP算法的过程及注释说明
BPwork
- matlab编写的BP神经网络算法，的一个应用小程序
TSp
- cost存放了一个强连通图的边权矩阵，作为一个实例。 可在workspace中加载 运用此算法要注意多次试验。 bianquan.m文件给出了一个参数实例，可在命令窗口中输入bianquan,得到邻接矩阵C和节点个数N以及一个任意给出的路径R,，回车后再输入jiaohuan3,得到了最优解。 由于没有经过大量的实验，又是近似算法，对于网络比较复杂的情况，可以尝试多运行几次jiaohuan3,看是否能到进一步的优化结果。
o044_zm045
- 一个非常酷的机器人的源程序，你可以自己制作你喜欢的机器人并保存起来，很有意思哦(137KB)