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opencv实现的mushroom数据的分类，一共有八种不同的学习方法，包括贝叶斯、SVM、神经网络，等等。-opencv implementation mushroom data classification, a total of eight kinds of different learning methods, including Bayesian, SVM, neural networks, and so on.
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多Agent系统的理论与技术，为分布式开放系统的分析、设计和实现提供了一条崭新的途径。然而随着相关领域高新技术的迅猛发展，多Agent系统的运行环境日益趋于大型、开放、动态和不确定，迫切需要采用各种智能技术来构建具有自学习能力的Agent，为多Agent系统引入学习机制使其更好地适应复杂环境，从而导致了多Agent系统学习这一新兴研究领域的产生和迅速发展。多Agent系统学习包括采用机器学习等方法从积累的信息或数据中学习用于支持决策的知识，以及为建立多Agent协作、协调和竞争等机制而进行的对
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此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解，-This source code is an implementation of artificial ant colony algorithm for unconstrained optimization of continuous function to solve for the case containing the constra
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此源码是对人工鱼群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解，-This source code is an implementation of artificial fish school algorithm for unconstrained optimization of continuous function to solve for the case containing the constr
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此源码是对人工蚁群算法的一种实现，用于无约束连续函数的优化求解，对于含有约束的情况，可以先使用罚函数等方法，把问题处理成无约束的模型，再使用本源码进行求解。-This source code is an implementation of artificial ant colony algorithm for unconstrained continuous function optimization, with constraints for the case, you can start u
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一个svm(向量机)分类算法本质上是二类分类器代码，实现多类分类的方法一般是将多类分类看作是多个一对多的二类分类器。本程序源码就是一种基于svmlight的svm多类分类器实现。对分类感兴趣的用户请参照。-A svm (vector machine) classification algorithm is essentially a second-class classification code, multi-class classification methods are generally
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摘要：SSCA(strip spectral correlation algorithm)算法是一种循环谱时域平滑算法．为了解决该算法运算量
大，不能实时计算的矛盾，本文提’出利用改进的滑动FF．I’算法和一位相关算法代替SSCA算法中滑动
相关算法．给出了改进算法的数字实现方法和步骤，并用软件和硬件平台进行验证．仿真和试验结果表明：文
中提出的数字实现算法能对信号的循环谱进行实时分析，能节约大量运算时间和存贮空间．基本解决了循环
谱算法不能工程应用的问题．-Abstract:
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城市空间数据挖掘方法与应用,主要介绍城市相关地理信息的挖掘算法与实现,希望对大家有帮助-Urban spatial data mining methods and applications, focuses on the city' s geographic information related to mining algorithms and implementation, we want to help
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介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。书中的材料从数据库角度
提供，特别强调发现隐藏在大型数据集中有趣数据模式的数据挖掘基本概念和技术。所讨论的实现
方法主要面向可规模化的、有效的数据挖掘工具开发。
除学习数据挖掘系统的分类之外，你将看到建立未来的数据挖掘工具所面临的挑战性问题-Introduction What is data mining, knowledge of what is found in the database. The book provides the m
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It is a general purpose one-class classification algorithm. As a development in the research area of Artificial Immune Systems (AIS), it is a negative selection algorithm, one of the earliest methods inspired by immune system. Negative selection algo
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针对工程优化设计问题,提出了基于混沌粒子群算法的工程约束优化问题求解方法。CPSO算法利用混沌搜
索的全局遍历性、随机性和规律性等特点, 引导粒子在全局范围内搜索, 从而克服了传统粒子群算法早熟收敛的缺点。
该算法以种群适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据, 并用惩罚函数法处理违法约束的粒子, 当基本粒子群算
法陷入早熟时, 随机选择粒子群中的部分粒子实施混沌搜索, 直至满足迭代收敛条件为止。CPSO算法能提高种群的多
样性和粒子搜索的遍历性, 从而有效提高了PSO算法的收
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使用SPSS实施常用聚类算法：系统聚类法和谱系聚类法，可进行各种聚类方法结果的分析比较-SPSS implementation of the commonly used clustering algorithms: clustering method and the hierarchical clustering method, the analysis of the results of various clustering methods
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在目前统计预测中，存在着非平稳序列分析效果差、多步预测误差较大、缺
乏系统的软件实现等问题。本文针对该类问题进行研究，提出了NARIMA方法，
该方法以ARIMA模型为基础，有效结合了游程平稳检验方法、差分平稳处理方法
、线性最小方差预测算法等，解决了传统统计预测方法中存在的上述问题
-In the current statistical forecast, there is a differential effect of non-stationary sequence ana
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系统辨识的方法以及matlab实现，详细介绍了matlab 系统辨识工具箱-System identification methods and matlab implementation, detailing the matlab System Identification Toolbox
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模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。(Pattern recognition and intelligent syst
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数据挖掘一些方法的python实现代码以及数据文件(Data mining some methods of Python implementation code and data files)
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