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Skapura
- skapura数据挖掘源程序VISUAL C++ 采用图元格式处理中间数据,节省大量空间-skapura source data mining using Visual C map yuan handle intermediate data format, to save a lot of space
brainBp
- 本\"人工神经网络\"共有13个神经元构成，4个为输入神经元，1个为输 出神经元。也就是说，这个程序最多能处理一个四元关系(包含了二元， 三元)。-the "artificial neural network," a total of 13 neurons constitute, four input neurons, an output of the neurons. In other words, this procedure can handle a m
Find_the_way
- 本程序是进行路径的寻找的程序，是一个朋友写的，特此说明。可以进行路径寻优处理。运行时需要导入的图片在代码文件夹中。-this program is the path to find procedures, a friend wrote, it is noted. Can handle path optimization. Need to run into the picture in the code folder.
基于感知器神经网络处理复杂的分类问题
- 基于感知器神经网络处理复杂的分类问题-based perceptron neural network to handle complex classification problems
利用双层感知器神经网络处理线性不可分的分类问题
- 利用双层感知器神经网络处理线性不可分的分类问题-use double perceptron neural networks to handle non-linear classification
fann-2.1.0beta
- Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库，它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络，并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。它易于使用、通用、文档完备并且快速。目前已有PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data 和 Mathematica的绑定。库中还附有一本带例子和关于如何使用本库的建议的参考手册，本库也有
disc_MDLP
- 数据离散化的方法 对于不能处理连续问题的算法 可先进行离散化 然后在进行相关工作-Data discretization methods can not handle the problem of discontinuity for the algorithm can first be discretized and then carrying out related work
winsvm
- 经济学家winSVM是由Martin Sewell开发的一个支持向量机软件，基于MySVM的思想，能够处理pattern recognition 和regression 的问题，但不支持多分类。-Economists winSVM developed by Martin Sewell a support vector machine software, based on the idea MySVM can handle pattern recognition and regression pr
FuzzyCMeansClustering
- c#编写的模糊C均值算法处理图像分割，可以处理彩色图像，一个不错的程序-c# write processing fuzzy C means algorithm image segmentation, can handle color images, a good program
ann
- 介绍了一种基于神经网络白化匹配滤波器的QRS 波检测方法。我们用神经网络白化匹配滤波器来处 理ECG 信号的低频成分, 模拟其非线性及非稳态的特性。处理后的信号中含有ECG 中大部分高频成分, 让其通过 一线性匹配滤波器来检测QRS 波及其位置。对于大噪声的ECG 信号, 在匹配滤波器后加差分滤波, 取平方及滑动 平均等处理, 提高检测正确率。使用这种方法我们对M IT?B IH 心电信号数据库中噪声比较大的105号数据进行的 处理, 检测正确率为9912 。作为对比, 用数字
FindRouteGUI
- 1，已完成功能 （1）距离短时大部分情况下可以选择最短路径进行移动 （2）加入了精英选择优化算法 （3）无论地图大小一定可以得出路径 （4）点击障碍物可以得出路径 3,代码改进 将原来两大类（Widget，Geno）拆分成三个类（Widget，Handle，Geno）， Widget：显示界面等可视化元素，获取最短路径并显示移动， Handle：优化路径，得出最短路径，以后会加入通信模块 Geno：计算得出一定数量的可达路径 4，算法描述
support-vector-machine
- lssvm即最小二乘向量机，可以处理有关lssvm的相关问题- lssvm, the least squares vector machines, can handle issues related to the lssvm
pcnn
- 对于已经给定的特征，能够运用神经网络强大的处理复杂数据稳定的能力，给予有效的分类，达到很好的识别效果。-Has been given the characteristics of the use of powerful neural network to handle complex data and stable capacity to give a valid classification, to achieve good recognition results.
Multi-Agent-Particle-Swarm-Algorithm
- 结合多智能体的学习、协调策略及粒子群算法，提出了一种基于多智能体粒子群优化的配电网络重构方法。该方法采用粒子群算法的拓扑结构来构建多智能体的体系结构，在多智能体系统中，每一个粒子作为一个智能体，通过与邻域的智能体竞争、合作。能够更快、更精确地收敛到全局最优解。粒子的更新规则减少了算法不可行解的产生，提高了算法效率。实验结果表明，该方法具有很高的搜索效率和寻优性能。-Combining the study of multi-agent technology，coordinating strateg
K-means
- 模式识别中聚类分析经典算法，K-均值算法，C语言编写，可以读入文件，处理任意维数和任意个数的特征向量，附有测试数据。-The classic pattern recognition, cluster analysis algorithm, the K-means algorithm, written in C language, can read the file, handle any number of dimensions and any number of feature vectors
AdvanceEditDistance
- 编辑距离算法的详尽实现，是文本聚类的很好解决途径，解决了经典编辑距离的弊端，在vc6.0下实现，能处理大规模文本，速度快，效率高。-Edit distance algorithm detailed implementation is a good text clustering solutions to address the shortcomings of the classical edit distance, in vc6.0 to achieve, can handle large-sc
SMOTEBoost
- 分类非平衡数据的SMOTEboost算法-This code implements SMOTEBoost. SMOTEBoost is an algorithm to handle class imbalance problem in data with discrete class labels. It uses a combination of SMOTE and the standard boosting procedure AdaBoost to better model t
UDEED
- 在集成学习中用UDEED算法来处理非平稳动态数据流中的分类，关于整体学习算法很有帮助，集成学习可以提高机器学习的推广！-In integrated learning using UDEED algorithm to handle the nonstationary dynamic data stream classification, machine learning promote integrated learning can improve the overall learning alg
nn
- 神经网络处理回归问题采用非批处理算法能够处理各种回归问题用c语言和矩阵运算解决回归问题-Neural network processing regression problems using non-batch algorithm to be able to handle all kinds of regression problems to solve regression problems with c language and matrix operations
TSP
- TSP问题是一个典型的、容易描述但是难以处理的NP完全问题，同时TSP问题也是诸多领域内出现的多种复杂问题的集中概括和简化形式。目前求解TSP问题的主要方法有启发式搜索法、模拟退火算法、遗传算法、Hopfield神经网络算法、二叉树描述算法。所以，有效解决TSP问题在计算理论上和实际应用上都有很高的价值，而且TSP问题由于其典型性已经成为各种启发式的搜索、优化算法的间接比较标准(如遗传算法、神经网络优化、列表寻优(TABU)法、模拟退火法等)。遗传算法就其本质来说，主要是解决复杂问题的一种鲁棒性