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Geneticalgo_MAX
- 该程序利用遗传算法求Rosenbrock函数的极大值。该算法主要包括确定决策变量、建立优化模型、确定编码方法、确定解码方法、确定个体评价方法、设计遗传算子、确定遗传算法的运行参数等七个步骤。-the procedures for the use of genetic algorithms Rosenbrock function of great value. The algorithm including the identification of the main decision varia
Fsvm_Regression
- 该文研究了当训练点的输出为三角模糊数时!支持向量回归机的构建问题’ 首先将模糊回归问题转化为模糊分 类问题!并将求模糊最优分类超平面问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题’ 利用基于模糊模拟的遗传算法 求解带有模糊决策的机会约束规划!得到模糊最优分类超平面&模糊方程$!解模糊方程得到模糊回归函数’ 在此基础上! 得出模糊线性支持向量回归机&算法$’ 从而较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的模糊回归问题’ 最后!给出显示 模糊线性支持向量回归机特点的模糊支持向量集的定义’
decision-tree
- 本程序实现了一个决策树生成程序， 决策树学习是应用最广的归纳推理算法之一。这是一种逼近离散值函数的方法，对噪声数据有很好的健壮性且能够学习析取表达式。在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。学习得到的决策树也能再被表示多个if-then规则，以提高可读性。本程序附带详细的说明文档-decision tree ID3
patternRecognition
- 这系列课件系统地讲述了模式识别的基本理论和基本方法。内容涵盖了贝叶斯决策、概率密度函数的估计、线性判别函数、邻近法则、特征的选择和提取、非监督学习、神经网络、模糊模式识别等。-This series of courseware on a pattern recognition system to the basic theory and basic methods. Covers the Bayesian decision-making, the estimated probability de
Dependency
- 基于粗糙集的条件属性对决策属性的依赖度计算函数，简单易用。-Condition attributes based on rough set dependency of decision attribute calculation functions, easy to use.
Inertiadevicefaultpredictionbasedonwavelet
- ：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支 持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数 选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真 实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
RoboCup
- 文章从功能分析、结构设计、软件实现三个层面，逐步求精的设计实现混合的Agent体系结构，规划各模块的功能和接口，并解决Agent与Server的同步问题。 介绍底层通信器、感知器、执行器的实现。 第五章使用类图设计世界模型的结构，设计更新算法融入各种感知信息和动作 预测，依据基本信息推导出一些球场状况判断函数为高层决策所用。 介绍了建立四层动作模型，采用解析计算法实现多种个人技术动作，如跑位、 截球、传球、带球、射门、守门等。-Articles from functional
vcdigita-image-patten-
- 本书介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论以及一些相关的模型,包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等-This book describes the pattern recognition and artificial intelligence in some of the basic theory and some related models, including Bayesian decision-making, linear discriminant f
SVM_Nonlinear3
- 对“data3.m”数据，用其中一半的数据采用非线性SVM算法设计分类器并画出决策面，另一半数据用于测试分类器性能。采用三套核函数，并且比较不同核函数的结果。-To "data3.m" data, which half of the data using nonlinear SVM classification algorithm design and draw the decision-making surface, the other half of the data used to tes
MY_ID3
- 这是用C++实现的ID3决策树，决策树算法是非常常用的分类算法，是逼近离散目标函数的方法，学习得到的函数以决策树的形式表示。-ID3 decision tree, the decision tree algorithm implementation in C++ is a very commonly used classification algorithms, approximation discrete objective function, the learning function to
CPSO
- 用CPSO算法求解带约束的函数优化问题。目标函数为f=(x(3)+2)*x(2)*x(1)^2，求其最小值；约束为g(1)=1-x(2)^3*x(3)/(71785*x(1)^4) g(2)=(4*x(2)^2-x(1)*x(2))/(12566*(x(2)*x(1)^3-x(1)^4))+1/(5108*x(1)^2)-1 g(3)=1-140.45*x(1)/(x(2)^2*x(3)) g(4)=(x(1)+x(2))/1.5-1 决策变量取值范围：x1-[0.05,
Genetic-Programming
- 本书包括绪论、GP机理研究及算法性能改进技术、GP自定义函数共同进化方法研究、GP适应度函数光滑拟合与调整参数方法研究、基于GP的多目标决策函数建模及稳定性分析等-The book includes an introduction, GP mechanism and algorithm performance improvement techniques, GP custom function study co-evolution method, GP fitness function smoo
decision-tree
- 使用matlab建立决策树，分析数据。决策过程中使用了matlab自带的建立决策树的函数。-Using decision trees to predict contact lens type.Training data file (lense.txt) and descr iption file (comments.txt).
jiqixuexi
- 编写代码计算信息增益，splitDataSet函数是用来选择各个特征的子集的，比如选择年龄(第0个特征)的青年(用0代表)的自己，我们可以调用splitDataSet(dataSet,0,0)这样返回的子集就是年龄为青年的5个数据集。chooseBestFeatureToSplit是选择选择最优特征的函数。(Write code to calculate the information gain.SplitDataSet function is used to select the featur