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pattern_recognition
- 模式识别中的几个常用算法，包括ISODATA算法、K－均值算法、感知器算法、LMSE最小误差、贝耶斯分类。-pattern_recognition have some usual algorithm,including ISODATA algorithm,K-means algorithm,apperceive algorithm ,
PSO-C
- 在C语言环境下使用的粒子群优化算法，需要给出最大速度、迭代次数、作为中断条件的最小误差等初始条件。-in the C-language environment to the use of the PSO algorithm, the greatest need is speed, the number of iteration, as the smallest disruption error conditions such as initial conditions.
chap5_1
- 基于实数编码遗传算法的PID整定,采用误差绝对值积分性能指标作为参数选择的最小目标函数-real-coded genetic algorithm PID tuning, integral absolute error performance parameters as the minimum objective function
LMSE-HoKashyap
- 最小平方误差(LMSE)算法实现，可训练的确定性分类器的迭代算法。用于对训练一个向量，使得向量与给定矩阵的乘积的结果向量足够小。-least square error (LMSE) algorithm can be trained classifier uncertainty iterative algorithm. For a pair of training vectors, making vector and matrix given the results of the product
pattern_recognition_SODATA_LMSE_beys
- 模式识别常用算法ISODATA_K均值_感知器_LMSE最小误差_贝叶斯
zhong
- 系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则，该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的，同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序；此外，当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时，如果各簇的形状和大小差别很大，为使误差平方和 Jc 值达到最小有可能出现将大的聚类簇分割的现象。-system clustering algorithm K-means cluster analysis is a basic met
Fortran_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
LS-TLS
- LS和TLS算法原理及其Matlab仿真,未知的参数向量 常可以建模成矩阵方程 ，A和b分别是与观测数据有关的系数矩阵的向量。通过使误差的平方和最小来确定参数估计向量 。所求得的估计成为最小二乘估计 -LS and TLS Algorithm and its Matlab simulation, the unknown constant parameter vector into a matrix equation can be modeled, A and b are coefficien
bp.rar
- BP神经网络自适应步长训练算法，采用最小误差法，梯度下降法，自适应调节权值,BP neural network training anaysis, is realized by using error feed back, gradient descent applied updating of synaptic weights
SURFACESMATCHINGALGORITHMBASEDONGENETICALGORITHMAN
- 针对基于最小二乘法的ICP 曲面匹配算法难以处理待比较曲面的局部大变形问题, 提出一种改进算 法。即采用遗传算法确定曲面初始相对位置以保证匹配优化结果为全局最优值, 利用ICP 算法匹配结果构造 偏差阈值, 以此阈值过滤点群后再以最小二乘法进行匹配处理, 消除局部大变形影响, 获得合理的变换矩阵。以此变换矩阵变换初始点群再进行误差计算, 从而获得理想的匹配结果-Least square method based on the ICP surface matching algorithm
textureclassfication
- 提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,并取得较好的纹理分类效果. -Based on the function connected perceptron neural network tex
patternrecognition
- 文件中包含多种模式识别常用的算法，如：ISODATA、 K均值、 感知器、 LMSE最小误差、 贝叶斯，希望对大家能有所帮助-File contains a variety of commonly used pattern recognition algorithms, such as: ISODATA, K-means, perceptron, LMSE the smallest error, Bayesian, in the hope that we can help
BpTRAINING
- 自适应步长BP神经网络训练算法，采用最小误差和梯度下降法更新权值- BP neural network training anaysis， realized by using error feed back, gradient descent applied updating of synaptic weights
bp
- 利用BP算法实现加权系数的优化，实现误差最小-BP algorithm using the weighted coefficient is optimized to achieve the smallest error
RobotKidnapByMonteCarlo
- 利用matlab编写的机器人绑架试验的源代码，利用montecarlo滤波，实现对里程计误差的最小化控制。-Prepared using the robot kidnapping trial matlab source code, using montecarlo filter, to achieve the minimum error on the odometer of control.
MATLAB_mse
- 本文采用最小平方误差准则(MSE准则)通过训练样本集建立线性判别函数，并用线性判别函数去判断测试集。 数据集报告： 1、男女生 2、sona 3、ups-In this paper, the least square error criterion (MSE criterion) the training sample set by a linear discriminant function, and a linear discriminant function to dete
equality_constraints_of_uncertain_systems_filterin
- 研究了一类离散不确定系统中存在等式约束时的最优滤波问题，在均方误差最小的意义下利用卡尔曼滤波给出了最优解。与传统的不确定滤波结果相比，从理论证明了利用更多信息的约束滤波的估计误差协方差的迹更小。-A class of discrete uncertain systems exist in the optimal filter when the equality constraint problem, the minimum mean square error in the sense of Ka
C_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
Matlab_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
mpRegression
- 多元多项式回归，即一个程序，一个程序，对于给定的数据确定最小误差平方多项式。输出值也可能被转化运用Logit变换，从而使多元logistic回归。如何应用此程序的简要描述，可以发现在C源码包文件中的倒退/ EX / README。-A program for multivariate polynomial regression, i.e., a program that determines a minimum squared error polynomial for given data. T