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SOM
- 神经网络中自组织特征映射模型算法的源程序，属于无导师学习！
brain12
- 本例是一个神经网络仿真应用程序，对于无这方面技能的人也能方便地使用它，程序基于BP反传播算法实现，通过网络训练，获得你需要的网络模型，同时，你还可以测试你建立的网络模型。内附三个实例-This is a example of networking simulink application program,
自组织特征映射应用实例
- 开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。-development environment : Matlab Brief Descr iption : Se
Preissmann.rar
- 基于明渠非恒定流的运动方程和连续方程,采用Preissmann 四点隐式差分格式,结合虚拟流量法,对有压管道 充水过渡过程进行了数值仿真模拟,该充水数学模型能模拟管道从无水变为无压流,再过渡到有压流的整个水流 运动过程,其中包括漫流和明满过渡流,Preissmann
BA 无标度小世界模型生成程序
- BA无标度小世界模型生成程序,描述了复杂网络增长和优先连接的特性。-Code to get BA scale-free model.
fuzzy_main
- 模糊控制是一种新的无模型的控制方式，这里是模糊控制的VC源程序，有详细的注释-A complete VC code of fuzzy,and detail explain
GA_CMAC_BP_BLDCM
- 基于遗传算法的小脑模型控制器对永磁无刷直流电机的数学模型进行仿真。内附全套程序及仿真模型。-Cerebellar model based on genetic algorithm for permanent magnet brushless DC motor controller, a mathematical model to be simulated. Containing a complete set of procedures and simulation models.
ACOUCP
- 此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解，-This source code is an implementation of artificial ant colony algorithm for unconstrained optimization of continuous function to solve for the case containing the constra
FSOUCP
- 此源码是对人工鱼群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解，-This source code is an implementation of artificial fish school algorithm for unconstrained optimization of continuous function to solve for the case containing the constr
VCrengzhineng
- 人工智能小模型书山有路勤为径血海无涯苦作舟下载研究吧-Small model of artificial intelligence Qin Shu-shan a road for the track a sea of blood is long suffering download of it for boat
Obstacle
- 机器人反射式避障算法，基于7层避障模型，但是改进为无层级避障模型，反应更灵敏更平滑-Robot obstacle avoidance reflective algorithm, obstacle avoidance based on seven layers model, but the improvement was not level obstacle avoidance model, smoother more responsive
Unconstrainedoptimizationofcontinuousfunctionofart
- 此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解。-This source code is an implementation of artificial ant colony algorithm for unconstrained continuous function optimization, with constraints for the case, you can start u
ART
- ART神经网络源码.自适应共振理论ART(Adaptive Resonance Theory)模型是美国Boston大学的S．Grossberg和A．Carpenet在1976年提出的。ART是一种自组织神经网络结构，是无教师的学习网络。当在神经网络和环境有交互作用时，对环境信息的编码会自发地在神经网中产生，则认为神经网络在进行自组织活动。ART就是这样一种能自组织地产生对环境认识编码的神经网络理论模型。-The code of ART neural network
fuzawangluolunwen
- 复杂网络中最经典的BA无标度网络模型matlab源程序并且有求解度的论文说明-This is papers-weighted network strength and weight distribution are the model of power.
4floorearthquake
- 近年来，随着各国大地震的接连发生，对人类的生命财产造成了巨大的损失，高层建筑的隔震抗震引起了广泛关注。因此，在实际结构中对与建筑隔震性能的研究具有重要的意义。本文提出依次采用扩展卡尔曼识别结构响应和最小二乘识别未知激励的方法，对隔震层的无模型非线性特性进行识别。首先是在小地震线性情况下识别出结构参数刚度和阻尼，然后在大地震下对隔震特性进行识别。算例表明,该方法对已知地震激励下的隔震结构，其非线性特性的识别具有较高的精度。这样可通过结构迟滞力的变化，对结构的隔震性能进行有效的识别。-Recentl
BA_net
- 介绍BA无标度网络的原理，模型以及应用，重要介绍BA无标度网络生成程序代码。-Introduced the BA scale-free network theory, models and applications, to introduce the BA scale-free network generation program code.
nbem.tar
- Naive bayes classifer的具体实现，使用多模态事件模型表示，提供EM算法用于半监督和无监督学习，最大似然估计用于有监督学习-The Naive bayes classifer implementation, using a multi-modal event model EM algorithm for semi-supervised and unsupervised learning, maximum likelihood estimation for supervised
RIV
- 适当选择辅助变量，使之满足相应条件，参数估计值就可以是无偏一致。估计辅助变量法的计算量与最小二乘法相当，但辨识效果却比最小二乘法好的多。尤其当噪声是有色的，而噪声的模型结构又不好确定时，增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用，因为他们需要选用特定的模型结构，而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构，因此辅助变量法就显得更为灵活，但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。-Choose appropriate secondary variables, meet the relevant c
RELS
- 增广最小二乘的递推算法对应的噪声模型为滑动平均噪声，扩充了参数向量和数据向量H（k）的维数，把噪声模型的辨识同时考虑进去。最小二乘法只能获得过程模型的参数估计，而增广最小二乘法同时又能获得噪声模型的参数估计，若噪声模型为平均滑动模型，，则只能用RELS算法才能获得无偏估计。当数据长度较大时，辨识精度低于极大似然法。-Augmented least squares of recursion algorithm corresponding noise model for moving average
1709.04326
- 多智能体设置在机器学习中的重要性日益突出。超过了最近的大量关于深度的工作多agent强化学习，层次强化学习，生成对抗网络和分散优化都可以看作是这种设置的实例。然而，多学习代理人的存在这些设置使得培训问题的非平稳常常导致不稳定的训练或不想要的最终结果。我们提出学习与对手的学习意识（萝拉），一种方法，原因的预期。其他代理的学习。罗拉学习规则包括一个额外的术语，解释了在预期的参数更新的代理政策其他药物。我们发现，利用似然比策略梯度更新的方法，可以有效地计算萝拉更新规则，使该方法适合于无模型强化学习。这