搜索资源列表
sjwl
- 神经网络（模式识别模块）软件开发包!!!可以识别任何事物，适用于图像识别、语音识别、自动控制等诸多领域，具有简单、易学、开发周期短、识别率高等特点。-neural network (pattern recognition module) software development kit! ! ! Nothing can be identified and applied to image recognition, voice recognition, automatic control and
AgentPersonMachineInteract
- 人机对话系统一直是人工智能领域内的研究热点，随着语音技术的日渐成熟，对话管理逐渐被认为是对话系统的关键问题，是整个系统的核心功能体现。由于种种限制，目前的人机对话系统大多是面向单个任务领域内的对话，而且只能在单机上运行，很少考虑对话过程涉及的多主题、主题切换、主题间的信息共享，以及对系统的复杂功能进行任务分解，使分解后的各个功能模块能运行在不同终端上通过通信合作实现更加强大的功能，使得系统易于扩展。 Agent技术是解决这些问题的最好方法，利用Agent技术可以很容易地实现任务的分解，多Ag
ycsf
- 通过两点之间的距离来实现多点之间的相互定位，利用遗传算法实现，可用于Zigbee模块的室内定位。-Through the distance between two points to achieve multi-point between the positioning, the use of genetic algorithm, can be used for indoor positioning Zigbee module.
time-series-shapelet
- 时间序列的片段自适应提取，是keogh eamonn知名算法的改进版，可实现多特征片段的获取。同时将dtw度量引入。为提高运算速度，距离度量模块采用的c代码，编译后生成dll或者mex32的文件，主模块采用的是.m文件-Time series shapelet.
multi-class-problem
- 将多类别问题分解成多个二类别问题是解决多类别分类问题的常用方式。传统one against all（OAA）分解方式的性能更多的依赖于个体分类器的精度，而不是它的差异性。本文介绍一种基于集成学习的适于多类问题的神经网络集成模型，其基本模块由一个OAA方式的二类别分类器和一个补充多类分类器组成。测试表明，该模型在多类问题上比其他经典集成算法有着更高的精度，并且有较少存储空间和计算时间的优势。-Decompose multi-class problem into multiple binary cl
Svm-CLassification
- svm分类的源码，多个功能模块，很好的参考-source code of svm classification whic includes some modules,it s a good code.
neural-network
- 介绍神经网络运行的模块是多输入多输出很有效方法很好- neural network after running gensim are multiple input multiple output
tuiyeihei
- 数值分析的EULER法，多抽样率信号处理，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。- EULER numerical analysis method, Multirate signal processing, PV modules contain, MPPT module, BOOST module, inverter module.