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dataminingrearsch
- 分布式并行数据挖掘计算框架及其算法研究.主要是关联规则
TSP
- 蚁群算法是新兴的仿生算法，最初是由意大利学者Dorigo M于1991年首次提出，由于具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制和易于与其它方法结合等优点，成为人工智能领域的一个研究热点。本程序是实现简单的蚁群算法
joone-ext
- Java Object Oriented Neural Engine是一个用Java写的神经网络框架。它由一个核心引擎，一个GUI编辑器和一个分布式训练环境组成。可以通过写新的模块来扩展它，以实现新的算法或始于基础组件的新的体系结构。-Java Object Oriented Neural Engine is a Java was the neural network framework. It consists of a core engine, a GUI editor and a comp
fptreejava
- FP树的ＪＡＶＡ版本，分布式数据挖掘算法可能会用到．-fptree
DataMining_Description
- 关联规则挖掘是近年来数据挖掘研究中一个非常活跃的领域,给出了关联规则及相关术语的定义,对关联规则挖掘中的频繁模式、频繁闭模式及并行/分布式挖掘作了阐述,着重介绍了近几年来发表的一些新算法, 并对未来的发展趋势进行了预测和展望。-关联规则挖掘研究综述.caj
2009.12.31
- 该文件中有大量有关无线传感器网络方面的相关论文，有加权组合三边气体源定位算法、分布式射频干涉定位法、以及人工神经网络定位等方面的论文。希望对研究无线传感器网络的朋友们有所帮助。-The document contains a lot of information related to wireless sensor networks, papers, there is a weighted combination of the trilateral gas source localization
HierarchicalDistributedGeneticAlgorithim
- 这是一篇关于分层分布式遗传算法的比较早的参考文献，于1996发表于Intellient Control ,IEEE检索；Arizona 大学Jinwoo Kim等人的研究成果。该论文详细介绍了分层分布式遗传算法的原理和设计理念、设计思路，接着用分层分布式遗传算法去优化模糊控制器，取得了很好的实际效果。-This is a hierarchical distributed genetic algorithm on the earlier references, published in 1996
FaultSection
- 分布式发电条件下配电网故障区段定位新算法-New Fault Section Location Algorithm for Distribution Network with DG
Parallel_Artificial_Immune_Algorithm_for_Large_Sca
- 为求解大规模TSP 问题, 提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型(TMSM), 和基于TMSM 的并行免疫记忆克隆选择算法(PIMCSA) TMSM 是粗粒度的两层并行人工免疫模型, 其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制. PIMCSA 用疫苗的迁移代替了抗体的迁移, 兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度. 与其他算法相比, PIMCSA 在求解精度和运行时间上都更具优势, 而且问题规模越大优势越明显. TMSM 很好地体现了免疫系统的特性, PIMCSA 是适合求解大规模复杂优化问
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- 主要介绍fir的实现方法 分布式算法的实现 可以下载-Realization of fir introduced the implementation of distributed algorithms can be downloaded to see
9783787MATLABSHOUXIESHIBIE
- 用matlab实现手写数字识别人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。-Matlab handwritten numeral recognition
ant
- 蚁群算法(ant colony algorithm，简称ACA)是20世纪90年代由意大利学者M．Dorigo等人首先提出来的一种新型的模拟进化算法．它的出现为解决NP一难问题提供了一条新的途径．用蚁群算法求解旅行商问题(TSP)、分配问题(QAP)、调度问题(JSP)等，取得了一系列较好的实验结果．虽然对蚁群算法研究的时间不长，但是初步研究已显示出蚁群算法在求解复杂优化问题(特别是离散优化问题)方面具有一定的优势，表明它是一种很有发展前景的方法．蚁群算法的主要特点是：正反馈、分布式计算．正反馈
bp
- 人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。-Artificial neural network (ArtificialNeuralNetworks, abbreviated as ANNs) are also ref
Distributed-Kmeans
- 分布式K-means改进算法，一种分布式的Kmeans聚类算法-Distributed K—means Clustering Algorithm
vb
- 基于粒子群算法的分布式电源优化配置的vb实现 毕业设计用 不是太全 可以借鉴-failed to translate
tsp 2
- 使用分布式优化算法的概率思想解决tsp问题，内含一篇相关论文，txt文档复制到matlab中。 一些tsp标准测试数据（结合matlab可直接调用，只需要改掉matlab中调用路径即可） 自己的测试情况。 我算法内在100维以上就运行很慢，而且精度下降，如果有朋友找到解决方法可以联系我，大家学习交流 （比上次的上传完整很多）(using EDA solving tsp)
选址定容
- 经典遗传算法，简单易懂。适合初学者使用，是分布式电源的选址定容的算法(Classical genetic algorithm is simple and easy to understand. It is suitable for beginners to use. It is an algorithm for locating and sizing distributed power.)
GAOT
- 基于改进的遗传算法，简单易懂。适合初学者使用，是分布式电源的选址定容的算法(Classical genetic algorithm is simple and easy to understand. It is suitable for beginners to use. It is an algorithm for locating and sizing distributed power.)
免疫优化算法
- 是分布式电源的选址定容的免疫优化算法算法，是最基本的遗传算法，基本实现了选址定容的功能(It is an inheritance algorithm for location and capacity of distributed power supply and the most basic genetic algorithm. It basically realizes the function of location and capacity determination.)
reconfiguration
- 是分布式电源的选址定容的改进的遗产算法算法，是最基本的遗传算法，基本实现了选址定容的功能(It is an inheritance algorithm for location and capacity of distributed power supply and the most basic genetic algorithm. It basically realizes the function of location and capacity determination.)