资源列表
KNN0.0_0.0
- 这是用java实现的KNN算法分类器 实现了机器的自动学习与文本自动分类 仅供学习使用-This is a java implementation of the KNN algorithm with classifier achieved the automatic machine learning and text categorization learning to use only
Introduction_to_Statistical_Pattern_Recognition.zi
- 介绍模式识别所用到统计方法的一本重要的书，Introduction to Statistical Pattern Recognition （Second Edition）-Introduction to Statistical Pattern Recognition （Second Edition）
ant_colony_algorithm
- 蚁群算法编程实现，在VC下调试，可用于大二学生学习人工智能或数据结构-Ant colony algorithm programming, debug in VC can be used for second year students of artificial intelligence or data structure
julei
- 聚类分析很强大的多多支持-good
predictive-control
- 多变量预测控制算法研究及工程化实现，并验证了算法的有效性和平台的可靠性-Multivariable predictive control algorithms and engineering to achieve and verify the validity and reliability of the platform
bassist-0.8.23
- 用C++语言编写的贝叶斯网络仿真模拟软件，有详细说明-C++ language using Bayesian network simulation software, a detailed descr iption
RBF-shenjingwangluohundunyuce
- RBF神经网络混沌预测控制，MATLAB源代码-RBF neural network predictive control chaos, MATLAB source code
RBF-shenjingwangluoyuce
- RBF神经网络预测控制，预测控制，RBF神经网络-RBF neural network predictive control, predictive control, RBF neural network
chapter20
- 神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选
m472
- 多变量pid神经网络控制仿真程序，用于多变量时的控制-Neural network control of multivariable pid simulation program for multi-variable control
datamining
- 以microsoft.com网站的一组处理后的web日志为数据（ftp://ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-databases/anonymous/），利用并根据实际情况改进了聚类分析基于划分的方法类中最基本的Kmeans和Kmedoids方法，对下载数据集的一个采样(5000samples,294 attributes per sample)进行了简单的聚类分析，以期望找出有用的用户访问模式。 -web datamining with datase
sanweichangjingchonggou
- 移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构，是其自主导航与环境探索的基 础和前提条件。为实现非结构化环境的三维场景重构，本文在自主移动机器人平台上构 建了三维激光测距系统，设计和开发了三维场景重构软件 采用基于线段端点的ICP算 法准确快速的实现不同视点下的场景匹配 提出了基于核心场景的多场景重构策略，并 采用栅格划分法对重合区域进行数据精简，从而实现大范围三维场景重构。本文通过对 算法的实现和实验数据的比较分析，尝试对非结构化环境三维场景重构问题进行创新性 的探索与研