资源列表
JSmartMiner
- 【源码共享系列－JSmartMiner.Eclipse】一个JAVA版本的数据挖掘基本框架体系，框架设计理念参考了德国著名的数据挖掘算法库XELOPES，但进行了大量的缩写，主要是为了方便研究，希望能够给在数据挖掘方面的研究工作者提供一个更有力的试验平台。(注：可以在本网站上找到本人上传的C++版本的SmartMiner）-source sharing Series-JSmartMiner.Eclipse -- a Java version of the basic framework of d
Mga
- 一些用matlab编写的经典遗传算法算例。可以用于解决许多优化问题-using Matlab to prepare some of the classic examples of genetic algorithm. Many can be used to solve optimization problems
多种分词方法
- 含有多个分词算法。毕业设计的时候获得的，希望对大家在汉字处理中能用的到。 ICTCLAS算法，中科院，对名字识别能力很强。VC开发。 CSharp分词，向前匹配加向后最大匹配，C#开发，容易扩展。 小叮咚分词，由后向前最大匹配，C＃开发。 xerdoc分词，基于ICTCLAS的Java版本分词。 文本分词词典，分词的词典，可以提供分词数据源。-containing more than Segmentation. Graduation was the time of hope
最新程序
- 采用面向负荷控制技术，用面向对象思想与快速原型法的设计方法，在SQL SERVER数据库中实现模型及数据的存储。算法尽量简单实用，时间复杂性及空间复杂性必须在实际环境允许的范围之内。-used for load control technology, using the object-oriented thinking and rapid prototyping of the system, SQL Server database implementation model and data st
hopfieldTSP
- 神经网络的HP算法，这是神经网络入门的好程序-HP neural network algorithm, this neural network is a good entry procedures
hopfield0-9
- 神经网络的HP算法，这是学习神经网络的入门课程．-HP neural network algorithm, which is learning neural network-oriented courses.
4人过河问题
- 使用clips解决4人限定时间过河问题。附带clips源代码。-use clips resolve four limit the time the river issues. Fringe clips source code.
assignt
- duda的模式分类作业源代码，第二章上机练习第2题。2类问题的分类器设计。c语言编程。-duda the pattern classification operations source code, the second chapter on the first two aircraft that practice. Two categories of classified design. C programming language.
somtoolbox3
- SOM算法,matlab程序,是经典的教科书的例子程序-SOM algorithm, Matlab procedures, are classic textbook example of procedures
KMEANS聚类
- knn分类模式识别可用于文本挖掘和其他的识别分类,vc代码,-Commission pattern recognition can be used for classification of text mining and other identification classification, vc code,
matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
bpxor
- BP算法实现异或问题,采用S型函数的前向多层神经网络及其逆推学习算法-BP algorithm differences or problems, use of the S-Function to the multilayer neural networks and learning algorithms Backstepping