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  1. Sheffield大学Matlab遗传算法工具箱

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  2. 谢菲尔德大学的有关遗传算法的工具箱,用于遗传算法的学习(A toolbox for genetic algorithms at the University of Sheffield for genetic algorithm learning)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

  1. sslblock

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  2. 时间序列的预测在经济和工程领域具有十分重要的意义。文中利用动态神经网络的特性,提出对时间序列进行预测的动态神经网络方法,并利用设计的动态神经网络对杜芬(Duffing)方程的响应时间序列进行预测,结果表明动态神经网络可以较好地对动态系统的响应时间序列进行预测。(time series prediction)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-08
    • 文件大小:48kb
    • 提供者:br998
  1. 基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统

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  2. 基于bp模糊神经网路pid控制系统matlab仿真和相关论文报告(Based on bp fuzzy neural network pid control system matlab simulation and related paper report)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-08
    • 文件大小:1.21mb
    • 提供者:
  1. Matlab 通用神经网络代码

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  2. 通用神经网络代码,适用于大多数普通场合使用和进一步开发(artificial neural network)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

  1. 神经网络matlab-hpwang

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  2. 基于神经神经网络的模式识别算法教学,可以快速掌握该算法(The teaching of pattern recognition algorithm based on neural neural network can quickly grasp the algorithm)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-01
    • 文件大小:14.84mb
    • 提供者:健身宝贝
  1. deep

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  2. 用深度学习做黑烟检测的论文,很有用,欢迎大家下载。(Using deep learning to detect smoke.)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-08
    • 文件大小:5.94mb
    • 提供者:思想高度
  1. RBF

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  2. 基于RBF的神经网络学习算法程序源代码,高效学习速率(Neural network learning)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-01
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:Lee lorc
  1. scikit-learn-master

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  2. 用python学习scikit-learn(Learning scikit-learn with Python)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

  1. scikit-learn-master02

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  2. 用python学习scikit-learn 02(Learning scikit-learn with Python 02)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

  1. scikit-learn-master03

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  2. 用python学习scikit-learn 03(Learning scikit-learn with Python 03)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

  1. MATLAB智能算法30个案例分析 源代码

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  2. 智能识别领域经典算法解析,提供源码用于实验和改进。(Classic algorithms for intelligent recognition parse, provide source code for experiments and improvements.)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-01-01
    • 文件大小:1.67mb
    • 提供者:warmstream
  1. scikit-learn-04

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  2. 用python学习scikit-learn 04(Learning scikit-learn with Python 04)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

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