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C45Rule-PANE
- Descr iption: C4.5Rule-PANE is a rule learning method which could generate accurate and comprehensible symbolic rules, through regarding a neural network ensemble as a pre-process of a rule inducer. Reference: Z.-H. Zhou and Y. Jiang. Medical diagn
gaot-7
- MATLAB7.1的关于遗传算法的所有源程序祥解-MATLAB7.1 on Genetic Algorithms all source xiang, XIE
kmlocal-1.7.1.tar
- 高效的k-means算法实现，使用了k-d树与局部搜索等提高k-means算法的执行效率，同时包含示例代码，用c++代码实现。 Effecient implementation of k-means algorith, k-d tree and local search strategy are implementd to improve the effeciency, samples are included to show how to use it. All codes are imple
Romberg
- (1) 设计算法并编制程序，进行调试。 (2) 用调试好的程序解决如下问题： 计算 的近似值，取精度为 步骤一、先编制计算函数值的程序； 步骤二、执行编制好的Romberg算法，输出T。 (3)用Romberg算法和复合Simpson公式分别计算 的近似值， 其中b分别取为b=0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9 -(1) the design of algorithms and programming, for debugging. (2) wit
ai1
- 带回溯的深度优先策略：解决经典野人传教士过河问题的求解：三个修道士和三个野人过河，船一次最多只能载两个人，在任何时候修道士的人数不能少于野人人数，否则野人会吃掉修道士。找出六个人顺利过河的所有方案。 采用带回溯的深度优先搜索策略，共定义了7种合法操作{2,0,0},{1,0,0},{1,1,0},{0,1,0},{0,2,0},{0,1,1},{1,0,1}代表上船的人数，根据船所在位置决定在状态上是加或者减操作。扩展结点时按顺序应用操作，知道回溯到初始状态且所有操作用完，程序结束。-Wi
prtools3.1.7
- 模式识别的工具包，开发语言是matlab，里面含有常用的实验数据集，是学习模式识别的入门实验。-prtools for pattern recognition
sdpa.7.3.1.src-20090729.tar
- localization code for wireless sensor networks
DriverFatigueDetection_V1.0_2010.7.1
- 驾驶员的疲劳检测，基于Adaboost的原理，很有实用价值-Driver fatigue detection, based on Adaboost
MATLAB7.1-yichuansuanfa[matlab]
- MATLAB7.1的关于遗传算法的所有源程序详解-MATLAB7.1 on all the source code Detailed genetic algorithm
FLch7NNeg1
- 第七章的用改进的神经网络MBP算法辨识 例7.1 对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识，是侯媛彬和汪梅的系统辨识课本上第七章的的实验。 -Chapter VII of the MBP with an improved algorithm for neural network identification Example 7.1 that have random noise second-order system model identification is Houyuan Bin an
N-GEN-(7)
- The proposed approach is based on three stages which (1) use neural networks for constructing a response function model of a dynamic multiresponse system, (2) use exponential desirability functions for evaluating overall performance of a specific
zy1
- 多个神经元分类，又称模式联想。对如下输入、输出样本进行分类，要求画出最后的线形图。P=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5 1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3] 对应的10组二元目标矢量为：T=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]。-Use the neural network system will be a set of data for perce
RSNA
- 待辨识对象参数a=[1 -1.5 0.7] b=[1 0.5] 输入采用长度L=400的白噪声序列，输出 ，输入和输出数据均含不相关随机噪声，ρ（k）=1/k。利用上述递推公式，辨识系统参数。-To identify the object parameters a = [1-1.5 0.7] B = [1 0.5] Input the length L = 400 white noise sequence, the output, the input and output data
cilib-0.7.3.1
- These java source code implement the classic Particle Swarm Optimization (PSO) proposed by J. Kennedy and R.C. Eberhart
TSP
- 基于神经网络的TSP问题，需要自建文档输入0.1 0.1 0.9 0.5 0.9 0.1 0.45 0.9 0.9 0.8 0.7 0.9 0.1 0.45 0.45 0.1-TSP problem based on neural network
robocode-1.7.3.4
- [人工智能机器人IBM.Robocode.西安领航Java创新意识课程].robocode-1.7.3.4-src-[Artificial intelligence robot IBM.Robocode. Xi' an Java innovative pilot course]. Robocode-1.7.3.4-src
BP
- 现有一种合金由A,B,C三种元素及杂质组成 测试5次 A百分含量 [7.1 7.0 6.9 6.8 7.2] B百分含量 [3.2 3.4 3.6 3.8 4.0] C百分含量 [2.5 2.9 3.1 2.6 2.2] 硬度[78 65 78 69 72] 用BP神经网络进行拟合BP神经网络进行拟合-The BP neural network to carry on the fitting
Ant-colony-algorithm
- 利用蚁群算法寻找以下10个城市的TSP最短路径。 10个城市的X、Y坐标分别为：（0.1,0.6）、（0.2,0.3）、（0.4,0.1）、（0.5,0.5）、（0.7,0.2）、（0.8,0.4）、（0.2,0.8）、（0.5,0.9）、（0.7,0.6）、（0.9,0.8）。 要求输出最短路径顺序及其长度，以及蚁群算法迭代过程中的最短路径长度进化曲线。 -Ant colony algorithm to find the following 10 cities TSP sho
scipy-1.0.0-cp27-none-win32.whl
- for python2.7 用于计算机深度学习，被sklearn依赖(For computer deep learning, is sklearn dependent)