资源列表
滑模广义预测
- 本程序讲述的是广义预测控制结合滑模设计的滑模预测控制器
85190844wedgelet
- 小波等神经网络,还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。(wavelet neural networks, etc. also contains the PSO (PSO), gray neural networks, fuzzy networks, probabilistic neural networks, genetic algorithm optimization and so on.)
群搜索优化算法及其改进算法
- 文件内部包含原始GSO算法的原论文及其相应代码，还有改进后的SGSO算法的论文及其相应代码。
MATLAB-DNN-master
- dnn的训练及搭建源代码，非常实用，对初学者是一个不错的起点，特别是深度学习方面的(Training and building source code of DNN)
BP神经网络人口预测
- 利用BP神经网络建立人口预测模型，利用时间窗方式，用前四年人口预测下一年人口。
OSELM
- OSELM主要代码以及测试代码，亲测有用(the code and test file of oselm)
MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）
- 本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片，通过截取某个数字，进行预处理，经过bp网络训练，得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字，英文字符等课题。(This project is based on Matlab bp neural network Handwritten digit recognition system. With GUI human-computer interactive interface. Read in the
SeNet的pytorch实现版本
- 深度学习视觉注意力机制SeNet的pytorch实现版本，包括了SeLayers的实现，SeNet模型以及在Imagenet数据集上的训练代码。
GBM
- matlab 实现梯度提升决策树。用于能耗预测。(Matlab implements a gradient boosting decision tree. Used for energy forecasting.)
bp负荷预测
- bp神经网络实现电力负荷预测，matlab实现(Bp neural network to achieve power load prediction, matlab to achieve)
Python机器学习基础教程(完整电子版)
- 本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。(This book is an introduction to machine learning, introduced in Python langua
SVM分类
- 基于SVM的疲劳驾驶系统。基于神经网络的非接触式疲劳驾驶检测已成为当前针对疲劳驾驶检测领域炙手可热的研究方向。它有效解决了接触式疲劳检测方法给驾驶员带来的干扰以及单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题，同时通过设计神经网络模型对多源信息进行分类，实现对疲劳状态的高精度和高速度的检测。选取合适的特征值对网络检测准确率以及准确反映疲劳程度至关重要。基于驾驶员生理信号检测可靠性和准确性较高。(Fatigue driving system based on SVM)