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是一个用MATLAB编的一个系统，是关于各个神经我网络模型和支持向量机的软件包-using MATLAB is a part of a system of various neural network model and I support vector machine packages
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BP神经网络的C语言实现,BP神经网络解决异或问题,HMM的C语言实现,矢量量化的C语言实现-Neural Network C language, BP neural network solutions differences or problems, HMM C language, vector quantization C Language
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C++ 模式识别程序
完成神经网络的向量聚类分析
-C pattern recognition procedures are completed Neural Network Vector Cluster Analysis
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感知器神经网络设计举例：将四个输入矢量分为两类，其中两个矢量对应的目标值为1，另两个矢量对应的目标值为0,用学习函数求解.
-perceptron neural network design, for example : four input vector divided into two categories. two vector corresponding to a target, and the other two vector corresponding to the target
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BP神经网络的C语言实现 BP神经网络解决异或问题 canny源代码 HMM的C语言实现 isodata K-MEANS 车牌识别系统 矢量量化的C语言实现 -Neural Network C language BP neural network solution differences or problems canny source HMM C language isodata K-MEANS License Plate Recognition System Vector Quantizat
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LVQ算法( Learning Vector Quantization，学习矢量量化网络)是一种基于模型（神经网络）的方法，本实验要实现的是对LVQ改进的聚类方法——MLVQ（闫德勤等人提出）。该方法克服了LVQ算法对初值敏感的问题和广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章)-LVQ algorithm (Learning Vector Quantization. learning vector quantization network) is a model-based
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?Spider-matlab工具箱，为一良好的数据分析工具箱，内建核偏最小二乘回归(KPLS),径向基网络回归(RBFnet)等；支持向量机(SVC)分类；聚类分析等．-Spider-Matlab Toolbox for a good data analysis toolbox. Built-nuclear partial least squares (PLS) regression neural network (RBFnet); Support Vector Machine (SVC) c
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支持向量机的程序，可以进行分类和回归，效果比神经网络好，没有维数灾难的问题，是比较好的建模方法。,Support vector machine procedures can be carried out the classification and regression, the effect better than the neural network, there is no dimension disaster problem, it is more good modeling metho
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可以进行包括bp神经网络以及svm支撑向量机和其他多种方式的模式识别进行数字识别，可以导入白底黑字的图片，也可进行手写识别。-Bp neural network can be included, and svm support vector machines and other pattern recognition in many ways digital identification, black and white images can be imported, but also the
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7类别的 Adaline 神经网络的模式识别程序, 可自行变换或者定义要分类的目标和向量的长度-7 types of Adaline neural network pattern recognition procedures, the definition of self-transformation or to the classification of the object and the length of vector
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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
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人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本程序对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,-Artificial Neural Network (ANN) the generalization characteristics of neural networks are the most important characteristics, but also not easy to guarantee the most f
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模拟BP神经网络，已知四个输入向量和期待输出，可以通过hebbian和delta学习算法得到权重值，从而构建网络-BP neural network simulation, the four known input vector and look forward to the output, you can get hebbian and delta weight learning algorithm to build the network
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神经网络支持向量机程序，用于模式识别,预测-Neural network support vector machine program for pattern recognition, prediction
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神经网络概述及基本模型，然后详述了各种模型，包括感知器神经模型、自组织竞争神经网络、径向基函数神经网络、反馈神经网络、支持向量机神经网络、遗传算法等内容。-Overview and basic neural network model, and then details the various models, including perceptron neural model, self-organizing competitive neural network, radial basis fu
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神经网络系统，关于感知器程序，对如下输入、输出样本进行分类，输入样本如下：
所对应的输出的10组二元目标矢量为：
-Neural network system perceptron procedures classified as input and output samples and input samples as follows: corresponding to the output of the 10 groups of the binary target vector:
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设用7个短线段构成1,2,3,4,5,6,7,8,9,10共10个数码图形，令这7个线段分别用一个矢量 来代表，又设对数码图形中用到的线段，相应分量取值为1，未用到的线段相应的分量取值为0，因此每个数码图形分别可由一个矢量表示，其顺序编号为： ，试设计一神经网络，能够区分奇数码和偶数码。-Set with seven short line segments 1, 2, 3, 4, 5, 10 digital graphics, 7 segment represented by a vector,
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讲述了神经网络的基础知识，顺利过渡到支持向量机这种特殊的机器学习工具。通过对本课程的学习，会充分了解到支持向量机与神经网络的区别及联系。-Tells the story of the basic knowledge of neural network, a smooth transition to the support vector machine (SVM) this kind of special machine tools. By learning this course, you wi
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详细介绍了神经网络的原理及学习过程、径向基函数的选择及支持向量机的原理、前馈过程神经网络的时序处理及神经网络动态规划，有助于初学者深入了解神经网络的工作原理及运行机制。-Described in detail the neural network principle and learning process, radial basis function selection and support vector machine principle, feedforward process neur
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这段代码实现了一个新的MLP神经网络训练方法,来自论文A new method for neural network regularization（内附）-This code implements a new training method for MLP neural networks, named Support Vector Neural Network (SVNN), proposed in the work: O. Ludwig “Study on Non-parametric Me
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