资源列表
BP
- bp神经网络实现预测，已经在鸢尾花数据集中验证过，拟合能力不错(Prediction of BP neural network)
LVQ
- LVQ网络（Learning Vector Quantization）是SOM的一个变种，但是学习方法仍然是Kohonen的竞争方法，说他是变种，因为这个算法是一种有监督的方法。(LVQ network is a variant of SOM, but learning method is still a competitive method of Kohonen. It is a variant because it is a supervised method.)
TestNginx
- 用于测试Nginx负载均衡，测试前需部署Nginx工具(This code is using for testing Nginx balance. It needs to install Nginx tool before testing.)
gmd
- 本程序输入一个矩阵及误差限，得出其几何均值分解，该算法广泛应用于通信系统中。(Input is a matrix and outputs its decomposition of geometric mean)
PNN
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RBF network and is one of the fe
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RBF
- RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。(RBF network can approximate any nonlinear function, regularity can handle within the system to parse, has good generalization ability and
microturbine_rectifierconverter
- microturbine online convertor matlab simulation for convert a ac signal to da or convert dc signal to ac that is very important in power electronics application
SOFM
- 1981年芬兰 一种自组织特征映射网 ， 又称 Kohonen 网 。 Kohonen 认为 ，一个神经网络接受外界输入模式时， 将会分为不同的对应区域， 各区域对输入模式具有不同的响应特征(In 1981, a self organizing feature mapping network, also known as Kohonen network, was used in Finland. Kohonen thinks that when a neural network accepts
同时2个相机采集
- labview两个相机同时采集图像，可以独立处理分析(labview use two cameras to snap image)
Performance of Distance Relays
- Performance of Distance Relays in powe system in various condition matlab code and simulation for studing tuniing relay performance.