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自适应(Adaptive)神经网络源程序
- 自适应(Adaptive)神经网络源程序 The adaptive Neural Network Library is a collection of blocks that implement several Adaptive Neural Networks featuring different adaptation algorithms.~..~ There are 11 blocks that implement basically these 5 kinds of
dossier
- For the incomplete methods, we kept the representation of the queens by a table and the method of calculation to determine if two queens are in conflict, which is much faster for this kind of problems than the representation by a matrix. heuristics
Adaptive
- The adaptive Neural Network Library is a collection of blocks that implement several Adaptive Neural Networks featuring different adaptation algorithms.~..~ There are 11 blocks that implement basically these 5 kinds of neural networks: 1) A
DavidPeterman_C
- 问题描述： 虽然离开浦口了，但在浦口校区后山大家还都有印象吧，可你知道有一座小山在冬天下大雪的时候是可以滑雪的，SEU很喜欢滑雪，这并不奇怪， 因为滑雪的确很刺激，可是为了获得速度，滑雪区域必须向下倾斜，而且当你到底时不得不重新走到上面重滑。SEU想知道在这个区域中最长的滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每一个数字表示山坡上一个点的高度。 下面是一个例子： 一个人可以从一个点滑向上下左右相邻的四个点之一，当且仅当高度减小。在上面的例子中，一条可行的滑坡为24-17-16-
NN+GA
- 1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的
BP神经网络源程序
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数：1）初始化权、阈值子程序；2）第m个学习样本输入子程序；3）第m个样本教师信号子程序；4）隐层各单元输入、输出值子程序；5）输出层各单元输入、输出值子程序；6）输出层至隐层的一般化误差子程序；7）隐层至输入层的一般化误差子程序；8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序；9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序；10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子程序；11）第一
GA
- 遗传算法求解最优解求函数的最大值 : f(x,y)=21.5+x*sin(4*PI*x)+y*sin(20*PI*y) | 定义域 D: -3 <=x <=12.1 , 4.1 <=y <=5.8 | | 注： 目前最好结果：f(11.6255448,5.7250441)=38.8502944790207 -failed to translate
BP-matlab
- 基于C开发的三个隐层神经网络,包括 1）初始化权、阈值子程序； 2）第m个学习样本输入子程序； 3）第m个样本教师信号子程序； 4）隐层各单元输入、输出值子程序； 5）输出层各单元输入、输出值子程序； 6）输出层至隐层的一般化误差子程序； 7）隐层至输入层的一般化误差子程序； 8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序； 9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序； 10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子
BP-neural-network_c
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数： 1）初始化权、阈值子程序； 2）第m个学习样本输入子程序； 3）第m个样本教师信号子程序； 4）隐层各单元输入、输出值子程序； 5）输出层各单元输入、输出值子程序； 6）输出层至隐层的一般化误差子程序； 7）隐层至输入层的一般化误差子程序； 8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序； 9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序； 10）第二隐层
kecheng2011
- 课程设计要求 0 实验一 基于模板匹配的字符识别 1 实验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 3 实验三 水果分类系统设计 5 实验四 基于遗传算法的图像歪斜校准 6 实验五 基于BP网络的函数逼近 9 实验六 空调模糊控制系统设计 -Curriculum design requires 0 Experimental one based on template matching character recognition 1 C-means algorithm
Myknn
- KNN邻近算法,程序运行结果显示所有样本以及其类别，待分类样本所属的类（{1,18,11,11,0.5513196}属于"2"类），以及它的5个最近邻的类别和与它之间的距离。内有详细说明文档。-k-Nearest Neighbor algorithm
PSO
- 各种粒子群或改进型粒子群算法 1）粒子群优化算法(求解无约束优化问题) 1>PSO(基本粒子群算法) 2>YSPSO(待压缩因子的粒子群算法) 3>LinWPSO(线性递减权重粒子群优化算法) 4>SAPSO(自适应权重粒子群优化算法) 5>RandWSPO(随机权重粒子群优化算法) 6>LnCPSO(同步变化的学习因子) 7>AsyLnCPSO(异步变化的学习因子)(算法还有bug) 8>SecPSO(用二阶粒