资源列表
NetToolkit
- 1、该工具包用于安装Lm和RBF两个神经网络工具包 2、直接运行LmNet.exe或_install.bat即可； 3、完成成功后，请将 bin\\win32 目前加至系统的 path中。 具体为：我的电脑-->属性-->环境变量-->将“bin\\win32”加至path路径中。-1, the tool kits for the installation and Lm 2 RBF neural network tool kits 2, or directly running
自控软件包
- 本多功能自控系统软实验平台包括经典控制理论、现代控制理论、系统辨识、最优控制、智能控制等的软实验内容，其功能接近和部分超过了Matlab的自动控制工具箱，其人性化的中文界面，让使用者能轻松完成各种控制系统实验，是学习控制理论、设计控制系统的有力工具。-the multifunction control system experimental platform including soft classical control theory, the modern control theory,
自组织特征映射应用实例
- 开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。-development environment : Matlab Brief Descr iption : Se
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
dsp-exp2
- FFT变换(快速傅立叶变换) 用于学生实验参考例程-this folder includes FFT transform and some reference examples for students to experiment
仿matlab矩阵运算
- vc下的一个仿matlab界面的矩阵运算程序，其中单独封装的矩阵类可实现大多数常用矩阵运算功能，经常被我单独拿来使用-vc under an imitation of Matlab interface matrix calculation procedures, which separate package matrices can be used to achieve the majority of matrix calculation functions, I was often alone
sy3-ex
- 算符有限分析法 //程序功能： //根据算符优先分析法，将表达式进行语法分析，判断一个表达式是否正确。 //文法：E→E+E E-E E*E E/E (E) i // 其中i为无符号整数-operator limited analysis / / procedural functions : / / operator under priority analysis, to conduct regular expression syntax analysis, judgment, an expr
libsvm-26(支撑矢量机库)
- 一个支撑矢量机模型库，详细内容参看压缩包内的FAQ-A library for support vector machine. More detail refers to the FAQ in the package.
websphinx-src
- 一个Web爬虫（机器人，蜘蛛）Java类库，最初由Carnegie Mellon 大学的Robert Miller开发。支持多线程，HTML解析，URL过滤，页面配置，模式匹配，镜像，等等。-a Web Crawler (robots, spiders) Java class libraries, initially by the Carnegie Mellon University's Robert Miller development. Supports multi-threadin
select-0[1].3.tar
- 使用具有增量学习的监控式学习方法。包括几个不同的分类算法。-use with incremental learning supervised learning method. Including several different classification algorithm.
wordpress-1[1].2.1.tar
- 是一个优秀的语义个人发布平台，主要集中于美学，Web标准和可用性。它支持多用户-is an outstanding semantic personal publishing platform, focused mainly on aesthetics, Web standards and availability. It supports multi-user
judge_binaries
- 自动地分类和聚集文档，可以选择作为一个Web服务。这个程序完全是用Java编写的，利用了 Weka机器学习工具包。-automatic classification and gathering documents, we can choose as a Web service. This procedure is completely written in Java, Weka use of machine learning kits.