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bp_xor
- 这是一个用BP神经网络解决XOR问题的VC程序，楞可以通过修改初始化参数，可将该程序用于其它分类的问题-this is a BP neural network to solve the XOR problem VC procedures, Labrang may amend initialization parameters, this program can be used for other classifications of
nninit
- 转载得有关利用遗传算法优化bp神经网络得源程序中得有关初始化函数编写-reproduced in the use of genetic algorithm optimization bp neural network in the source in the preparation of the initialization function
AI_GA_matlab
- 遗传算法程序 主要程序 ga.m 遗传算法核心程序 BinaryExample.m 二进制编码应用程序 FloatExample.m 浮点编码的应用程序 相关算子及函数 initializega.m 种群初始化函数 simpleXover.m 用于二进制编码的简单交叉算子 arithXover.m 用于浮点编码的算术交叉算子 binaryMutation 用于二进制编码的变异算子 nonMutation.m 用于浮点编码的非均匀变异算子
GA_INIT2
- 《遗传算法理论应用与软件实现》中的初始化MATLAB源代码-"genetic algorithm theory and application software," the source code initialization MATLAB
BP神经网络类
- 这是我自己花了很多时间写的一个BP神经网络类，里面封装了网络初始化、训练、分类等功能。奉献出来与感兴趣的朋友分享，绝对可靠。-that I spent a lot of time writing in a category BP neural network inside the network initialization package, training, classification capabilities. Dedication out with friends interested
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
initial
- 遗传算法的初始化进化群体，仅供各位同仁参考。-Evolutionary genetic algorithm initialization groups, colleagues reference purposes only.
Nn_es5-13
- BP神经网络,可以进行任意发酵过程建模,包括初始化,训练与测试,-BP neural networks, can be arbitrary fermentation process modeling, including the initialization, training and testing,
CellAuto
- 元胞自动机的虚拟程序 开发工具：Microsoft Visual Basic 6.0 运行平台：Windows OS (VB编译，代码未优化,运行速度较慢) 词语解释： CA，cellular automata，元胞自动机，或称细胞自动机。 模式(Pattern)，多个细胞构成的一个状态组合。 模型： 维度，二维四方网格 细胞，两种状态（活、死）；一个方格代表一个细胞。 邻居，Moore型(上、下、左、右、左上、右上、左下、
BP
- bpnet举例，因为BP网络的权值初始化都是随机生成，所以每次运行的状态可能不一样。 如果初始化的权值有利于训练，那么可能很快能结束训练。-bpnet For example, because the BP network, initialize the weights are randomly generated, so every time the state may not be the same as running. If the initialization of the wei
ga
- 改进的遗传算法。采用一定的策略来保证遗传算法的初始化合理，采用产生正态分布随机数初始化。-Improved genetic algorithm. Using certain strategies to ensure a reasonable initialization of genetic algorithms, using the normal distribution of random numbers generated initialization.
Genetic
- 遗传算法中，初始化，编码，解码，选择，交叉，变异，倒位的源程序-Genetic algorithms, initialization, encoding, decoding, selection, crossover, mutation, inversion of the source code
GA
- 这是一个简单遗传算法，包括初始化群体、选择、交叉、变异，结果可以输出到文本文档-This is a simple genetic algorithm, including the initialization population, selection, crossover and mutation, the results can be exported to a text document
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
initializega
- 遗传算法在使用时首先要进行初始化，此为初始化的源代码-Genetic algorithms in use must first initialize the source code for the initialization
bpbpnet
- 研友wangleisxcc的程序基础上，我把初始化网络，训练网络，和网络使用三个稍微集成后的一个新函数bpnet 简单的BP神经网络集成，使用时直接调用bpnet就行-Friends wangleisxcc research process, I make the network initialization, training networks, and network integration using a little after three, a new function bpne
PSO
- 一个PSO的源代码,步骤为先计算原始种群的适应度,及初始化，再迭代，计算适应度。-The source code of a PSO, the steps for the first calculation of the fitness of the original population, and initialization, and then iterate to calculate the fitness.
TSP110707-1
- 旅行商问题是一个典型的NP完全性问题。本文基于改进的自适应遗传 算法设计并开发了一个求解旅行商问题的软件程序，并将此程序进行了48 个城市的TSP问题计算，与模拟退火算法的计算过程及计算结果进行了比 较。文中给出了遗传算法在解决TSP问题中的参数选择和编码方式、适应 度函数的设计、种群的初始化和遗传算子的详细设计。通过对此程序的改 装，即可用于其他NP完全性问题的求解。-The traveling salesman problem is a typical NP proble
GA
- 遗传算法，实现种群的初始化，用轮盘赌方式选择较优个体，进行交叉。再变异。-Genetic algorithm, population initialization, mode selection with roulette Jiaoyou individual cross. Another variation.
kmeans
- 数据挖掘Kmeans算法C/C++语言实现。 提供接口让使用者可以指定输入输出文件、聚类结果中类别个数、中心点计算方式、初始化方法。-Kmeans,data mining algorithms,C/C++language. Provides the interface so that users can specify the input and output file, type in the number of clustering results, the center of ca