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bppMatlab
- 网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力-network can learn the correct answer with examples of automatic drawing of the "reasonable" solution rules, that is self-learning ability
模糊规则的生成
- 这是我自己编的从数据中自动提取模糊规则的程序,这个文件中包括了一个主程序和几个函数,能够自动提起模糊规则、合并优化模糊规则。-This is my own series of the data from the automatic extraction of fuzzy rules procedures, the document includes a main program and several function, can automatically initiate fuzzy rule
ELM_DE.zip
- 模糊神经网络实现函数逼近与分类，实现模糊规则的提取。,Fuzzy neural network function approximation and classification, to achieve the extraction of fuzzy rules.
BPNN
- 用BP神经网络实现模糊控制规则为T=int[(e +ec)/2]的模糊神经网络控制器。可以改变隐层节点数和学习速率。网络训练算法是变学习速率法。-BP neural network with fuzzy control rules for the T = int [(e+ Ec)/2] of the fuzzy neural network controller. Can change the hidden layer nodes and learning rate. Network tra
GAP-RBF
- 模糊神经网络逼近与分类，模糊规则提取，快速增长与删减网络。-Fuzzy neural network approximation and classification, fuzzy rule extraction, with the deletion of the rapid growth of the network.
GGAP-RBF
- 模糊神经网络实现函数逼近与分类，实现模糊规则的提取。-Fuzzy neural network function approximation and classification, to achieve the extraction of fuzzy rules.
OS-ELM
- 模糊神经网络实现函数逼近与分类，实现模糊规则的提取。-Fuzzy neural network function approximation and classification, to achieve the extraction of fuzzy rules.
elm
- 模糊神经网络实现函数逼近与分类，实现模糊规则的提取。-Fuzzy neural network function approximation and classification, to achieve the extraction of fuzzy rules.
DataminingBasedonGeneticAlgorithms
- 本文提出了基于遗传算法的关联规则的提取方法，并从编码方法、适应度函数的构造、交叉算子和变异算子的设计等方面进行了详细都讨论和分析，并结合我校的智能型学生测评系统，给出了用遗传算法进行关联规则挖掘的实例。-This paper brings forward the algorithms based on the genetic algorithms of association rules,discusses and analyses the genetic algorithms in detai
Neural_Network_Design_Chinese
- 神经网络设计中文，软件架构方法.本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。-Neural Network Design _ Chinese
paper
- 关联规则论文： GP在入侵检测规则提取中的适应度函数设计.pdf 采用数据挖掘的入侵检测技术研究.pdf 分类规则挖掘算法综述.pdf -Articles of Association Rules: GP in intrusion detection rule extraction in the design of fitness function. Pdf intrusion detection using data mining technology research. Pd
Research_on_Network_intrusion_detection_based_on_d
- 本文提出一种基于数据挖掘的入侵检测模型,其主要思想是利用数据挖掘的方法,从经预处理的包含网络连接信息的 审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则,并用来检测入侵行为。对Apriori 算法中求频繁集时扫描数据库I/O 负载惊人 的问题提出了一种改进办法。为验证该算法的可行性,文章最后实现了该入侵检测模型的知识库中正常连接规则的挖掘。实 验表明该模型能提取特征生成新规则,并证明了方法的可行性和有效性。-In this paper an intrusion detection system
rsyujian
- 粗糙集的属性约简 离散化，规则提取的方法有说明-rough set reduce
test_draworb0
- 高级信息提取 基于专家知识的决策树分类：规则获取（经验总结、数据挖掘如c4.5 cart算法）、规则定义以及构建决策树 -Advanced information extraction based on expert knowledge of the decision tree classification: the rules to get (lessons learned, data mining algorithms such as c4.5 cart), definit
radon transform
- 该算法主要是利用randon变换实现直线，椭圆，抛物线等规则曲线的自动提取-The algorithm is the main randon transformation to realize the straight line, elliptic, parabolic curve and rules of the automatic extraction
Face-recognition-method
- 基于PCA 和BP 神经网络的人脸识别方法是针对 PCA 方法中存在的高维数问题和它对未训 练过的样本识别率低的缺点而提出的。该方法在预处理的基础上，利用粗糙集对 PCA 降维处理后的人脸特征进行约简，提取其中分类能力强的特征，实现在识别精度不变的情况下，有效的去除冗余信息；然后将约简后的属性输入到神经网络进行规则提取，利用神经网络非线性映射和并行处理的特点，增强对人脸图像识别的泛化能力。实验证明，使用该方法在识别率上有一定的提高-Face recognition method based
aprioricsharp
- Apriori 数据挖掘算法的C#实现 数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases,KDD) 是利用计算机自动地从海量信息中提取有用的知识 , 是一种有效利用信息的新方法 , 目前已成为数据库领域的研究热点之一。 KDD 的研究焦点在于数据挖掘。数据挖掘是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识 , 这些知识是隐含的 , 事先未知的潜在的有用信息。主要包括的方法有 : 分类、回归分析、聚类、关联分析等 [1][5] 。关联规则的提取主要针对大型
CuCao2ClassTrain
- 基于粗糙集的分类规则提取和分类规则约简。首先进行粗糙分类器训练，然后将复杂的分类规则降维成简单的分类规则，但分类精度不变。-Rough classification learning rules are trained and extracted based on rough sets and complex classification rules are dimensionally reduced into simple classification rules, but the class
zip
- 依靠matlab平台采用Apriori算法进行气温与降水关联规则的提取(Using Apriori algorithm to extract association rules between temperature and precipitation based on MATLAB platform)
邻近粗糙集的离散，约简，规则提取等
- 邻近粗糙集的基本算法，包括数据补齐，属性约简，值约简，规则生成提取，非常实用。