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结果分析演示系统
- 用BP神经网络程序模拟销售预测，能对销售数据进行时间序列预测，采用VC实现-BP neural network simulation sales forecasts, sales data can be right for time series prediction, using VC
recognize
- 本代码是基于神经网络的文字识别系统，目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。
tclass-1.0.0
- 用于multivariate时间序列分类，利用了weka机器学习系统（本站可下载）-for multivariate time series classification, the use of machine learning system weka (site available for download)
AStar-new
- 最新ASTAR寻路算法，减少寻路时间，优化算法，降低系统资源占用-ASTAR pathfinding algorithm
projectionsGray
- 灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 灰色神经网络交通事故预测比较 灰色系统(第三版)-projections Gray (No. Third Edition)
qiangdaqi
- ⑴ 设计一个可供8人进行的抢答器。 ⑵ 主持人设置一个控制开关，用来控制系统得清零（显示数码灭）和抢答开始。并设置复位按钮，按动后，重新开始抢答。 ⑶ 抢答器开始时数码管显示序号0，选手抢答实行优先锁存，优先抢答选手的编号一直保持到主持人将系统清除为止。抢答后显示优先抢答者序号，并且不出现其他抢答者的序号。 ⑷ 抢答器具有定时抢答的功能，由主持人预先设定时间。 ⑸ 主持人按下复位开关，使得抢答器再次进入禁止状态，选手编号的LED数字显示器灯熄灭，电路进入原来的初始状态，准备进入下
ReviewofSVM-basedControlandOnlineTrainingAlgorithm
- 支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能 控制的研究，主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方 面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研 究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练，因此出现了对SVMR 在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展，旨在探讨归纳支持向量机在控 制领域研究的主要成果和存在的问题，以便为进一步的研
lab432
- Matlab动力系统和时间序列分析工具箱:这个工具箱用来分析动力系统和时间序列，它可以定制为：常微分方程、随机微分方程。所有分析的方法被封装在工具箱中，你可以通过命令行或GUI来调用。包含的功能： ODE常微分方程, SDE随机微分方程和map integration 分析时间序列，过滤、归一化/均衡化、直方图、2D直方图、ACF, MAI, FFT,最大lyapunov指数计算、模式识别。 动力系统分析：创建Poincare截面、分岔图、计算lyapunov指数。-The kit us
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
01labview
- 关于labview设计的一些设计报告，CDMA系统中的反向预测功率控制算法，labview_通讯仿真，LabVIEW测量信号时间间隔的实现，labview生成exe，LabVIEW下基于BP神经网络，LabVIEW与C语言的接口技术及其应用，LabVIEW在数字电路课程教学中的应用，多项参数可编程的脉冲信号发生器-Labview design on some of the design report, CDMA system, the reverse power control algorith
Diagnosis-Expert-System
- 采用人工智能专家系统计算机技术模拟故障诊断领域专家的推理思维方式, 对机械设备发生的故障实现迅速准确的 诊断,同时缩短故障停机时间具有重大意义。本文应用Visual prolog 语言,构造了转子系统故障诊断专家系统,提出了一阶谓 词逻辑子句表达知识的方法,建立了专家知识库。系统的推理机采用深度优先的推理策略。应用表明系统有效完成旋转机械 常出现的十多种故障的诊断,并运行可靠。-The computer technology of artificial intelligence ex
DNNPID
- 神经网络PID的响应速度比常规PID控制要快，而且系统的调整时间很短，能很快达到给定值，系统输出没有超调，并且误差减小的速度也比常规PID快，因此说明神经网络PID的控制效果要优于常规PID控制。-PID neural network response speed faster than the conventional PID control, and adjust the system time is very short, can quickly reach a given value,
Main
- 基于模型诊断的方法，是根据系统模型，来诊断出故障部件。然而，在很多情况下系统模型是未知的，此时需要通过试验，得到系统的部分模型。执行这些试验需要花费大量的资源和时间，因此针对如何缩减试验的次数，利用基于模型诊断求解的思想提出了几个算法来进行部分模型的识别，实验结果验证了本文方法的有效性。-Model-based diagnostic approach is based on system model, to diagnose the failed component. However, in m
using-adaptive-chebyshev
- 提出了一种基于自适应 Chebyshev 多项式神经网络(ACNN)的 Logistic 混沌系统控制算法。该算法采用 Chebyshev 正交多项式作为神经网络的激励函数, 构建 Logistic 混沌系统的预测与控制模型。为了保证算法的稳定性, 提出和证明了收敛定 理, 并利用自适应学习率算法提高神经网络的学习效率和收敛速度。通过采用自适应 Chebyshev 神经网络直接学习 Logistic 混 沌系统的动态特性, 并对系统实施目标函数控制。实验仿真结果表明, 该算法在 L
MapBuilding
- 本程序所采用的基于栅格的地图表示方法即将整个环境离散化为规则的基本单元，二维栅格，对于每个栅格指出其中是否存在障碍物，通过对栅格的描述实验环境的建模。目前，这种方法已经在许多机器人系统中得到应用，是使用较为成功的一种方法。栅格地图的优点是：易于创建和维护，且不需要明确的几何参数。栅格地图的缺点是：当栅格数量增大时(在大规模环境或对环境划分比较详细时)，对于地图的维护所占用的内存和CPU时间迅速增长，使计算机的实时处理变得很困难，也就是说刚栅格表示的环境地图，环境空间的分辨率与栅格尺寸的大小有关，
spike-distance-programs
- 对多次重复时间序列(神经生物系统中神经元得放电序列，Spike train）做PSTH,并进行高斯平滑，对时间间隔进行统计分析。-compute gaussian smooth, spike ISI
adaptive-genetic-algorithm
- 自适应GA SVM 参数选择算法研究Param eter selection algorithm for support vector machines based on adaptive genetic algorithm 支持向量机是一种非常有前景的学习机器, 它的回归算法已经成功地用于解决非线性函数的逼近问题. 但 是, SVM 参数的选择大多数是凭经验选取, 这种方法依赖于使用者的水平, 这样不仅不能获得最佳的函数逼近效果, 而且采用人工的方法选择 SVM 参数比较浪费
Approximate-Entropy-matlab
- 近似熵是系统复杂性测度很有效的一种方法，在医学、机械设备故障的诊断等方面得到广泛应用。近似熵复杂性测度具有计算简便，对时间序列长度等条件要求相对较低等优点，因而更具有实用价值，是水文非线性系统领域中的新型工具。-Approximate entropy is a measure of system complexity, a very effective way, in medicine, the diagnosis of mechanical equipment failures, etc. a
BP
- 利用BP网络逼近对象y(k)=u(k)^3+y(k-1)/(1+y(k-1)^2)。采样时间取1ms。输入信号为u(k)=0.5sin(6*pi*t)。(Approximate object y (k), =u (k), ^3+y (k-1) / (1+y (k-1) ^2) using BP networks. Sampling time is 1ms. The input signal is u (k) =0.5sin (6*pi*t).)
【MA日内均线系统-EA】月收益50%，不抗单，ea自带风控，大小资金都可以操作
- EA主要根据MA均线做单 进场策略：点差控制；时间控制；均线上若干点开空单；均线下若干点开多单；多单和空单的均线周期以及偏移点数，均是可调的。 出场策略：时间控制和点差控制对出场无效，出场时有机会就出场；均线上若干点平多单；均线下若干点平空单；平多单和平空单的均线周期以及偏移点数，均是可调的。 使用说明 适用货币对：GBPNZD EURNZD EURAUD AUDCAD ADUCHF GBPCAD 适用周期：M30 盈亏统计图：