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  1. KMeansClustering

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  2. k均值聚类的算法,这是通用程序!欢迎借鉴使用-k average value gathers a kind of algorithm, this is the general routine! Welcome to profit from uses
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:20657
    • 提供者:李凯
  1. 改进的遗传算法

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  2. vb写的改进的遗传算法程序。是一些通用代码,与具体问题对应的代码空出来,用的时候填进去。根据我的经验,要想用好遗传算法,代码必须自己写,因为问题不同,编码,杂交,变异算子可能都不一样。特别是杂交算子,需要根据问题调整,甚至创造出新的杂交方法。而且适应度计算的代码也需要自己写,特别是带约束的优化问题 -vb write improvement in the genetic algorithm. Some common code, with the specific issues the corre
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2373
    • 提供者:黄善理
  1. dbacl.tar

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  2. dbacl是一个通用目的的digramic贝叶斯文本分类器。它可以学习你提供的文本,接着用 学到的类别来比较新的输入。它可以用于垃圾邮件过滤,或在你自己的外壳脚本中使用。 -dbacl is a general-purpose text digramic Bayesian classifier. It can learn to provide you with the text, then uses learned relatively new type of input. It can be
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:356597
    • 提供者:agang
  1. winbayes

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  2. 贝叶斯学习算法分类文本。基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法,是目前所知文本分类算法中最有效的一类-Bayesian text classification algorithm. Based on the simple Bayesian classifier of the definitive text classification algorithm, which is known text classification algorithm the most effective one c
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:196300
    • 提供者:njustyw
  1. acatsp

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  2. 通用的蚁群算法,这个算法可以高效地解决tsp问题
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2245
    • 提供者:xiaofei
  1. fan_ga

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  2. bp 与遗传算法的结合,调试通过,比较通用的程序
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:87632
    • 提供者:zhoulong
  1. SAGAforTSP

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  2. 求完全图哈密尔顿圈的遗传模拟退火算法matlab通用源程序
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1282
    • 提供者:胡家君
  1. SAforTSP

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  2. 使用模拟退火算法解决TSP问题的matlab通用源程序
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1343
    • 提供者:胡家君
  1. 200707171150161392

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  2. 用C语言程序实现遗传算法的功能,遗传算法是模拟自然界生物进化过程与机制求解极值问题的一类自组织、自适应的人工智能技术,它模拟达尔文的自然进化论与孟德尔的遗传变异理论,具有并行性等特点,简单通用。
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:3610
    • 提供者:刘丽
  1. gatbx-origin1

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  2. matlab中遗传算法的通用函数,如:选择、交叉、变异等常用算子的遗传算法程序
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:33924
    • 提供者:熊梅西
  1. ACO

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  2. 蚁群算法的通用程序,ant colony optimization.
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:3255
    • 提供者:国王的王国
  1. AlarmCorrelationModel

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  2. 介绍告警相关性分析及其相关研究,并提出了1 个通用的告警相关性分析模型. 在分析模型中制定了告警 相关性的描述语言和规则发现步骤. 基于此,讨论了基于告警相关性分析的通信网故障诊断系统. 最后给出了告 警相关性分析模型在通信网中实现的前提条件和特点. 仿真实验表明,该模型可以压缩冗余告警信息,有利于故障 定位.
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:124903
    • 提供者:长城
  1. yichuan

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  2. C语言实现的通用遗传算法程序
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:13256
    • 提供者:liangzhuo
  1. ghmm-0.8_beta1

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  2. General Hidden Markov Model Library 一个通用的隐马尔科夫模型的C代码库
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1233664
    • 提供者:schubert
  1. SGAPublic

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  2. 遗传算法的通用程序,可以根据需要改编以适应不同的应用
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:36642
    • 提供者:ZhouQ
  1. libsvm-2.85-dense

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  2. LIBSVM源码。LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、 易于使用、快速有效的通用SVM 软件包,可以解决分类问题(包括C- SVC、 n - SVC )、回归问题(包括e - SVR、n - SVR )以及分布估计(one-class-SVM ) 等问题,提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择,可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:24502
    • 提供者:刘铁军
  1. LibSVM-2.6

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  2. LibSVM-2.6 程序代码注释 通用的支持向量机算法研究平台
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:242983
    • 提供者:刘建明
  1. hopfild1

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  2. Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键,是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式,通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计,使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难,目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1)学习模式——决定权重 想要记忆的模式,用-1和1的2值表示 模式:-1,-1,1,-1,1,1,... 一般表示: 则任意两个神经元
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:11421
    • 提供者:韵子
  1. QoS组播路由问题的蚁群算法通用Matlab源码

    0下载:
  2. QoS组播路由问题的蚁群算法通用Matlab源码(QoS multicast routing problem ant colony algorithm, general Matlab source code)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2017-12-18
    • 文件大小:2048
    • 提供者:spring888999
  1. Matlab 通用神经网络代码

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  2. 通用神经网络代码,适用于大多数普通场合使用和进一步开发(artificial neural network)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

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