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LVQ算法( Learning Vector Quantization，学习矢量量化网络)是一种基于模型（神经网络）的方法，本实验要实现的是对LVQ改进的聚类方法——MLVQ（闫德勤等人提出）。该方法克服了LVQ算法对初值敏感的问题和广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章)-LVQ algorithm (Learning Vector Quantization. learning vector quantization network) is a model-based
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基于广义回归神经网络的货运量预测的源代码，可以直接编译运行。并且里面有详细的代码注释。-Generalized regression neural network based on the PCF s source code, you can direct the compiler to run. And there are detailed notes of the code.
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有关于广义回归神经网络的应用实例的代码程序-Generalized regression neural network application examples
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广义预测控制是一种最具代表性的预测控制算法之一，本文通过对广义预测控制的稳定性、鲁棒性和实时性分析，得知它控制方程复杂、计算量过大、不利于实时控制。为此，广义预测控制算法，然后进行参数选择的研究，并针对冷连轧机张力系统进行了仿真，最后介绍了广义预测控制算法的其它改进方法。-Generalized predictive control is one of the most representative predictive control algorithms. This paper analys
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GRNN的数据预测:基于广义回归神经网络货运量预测-The GRNN data Forecast: Cargo Forecasts based on generalized regression neural network
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grnn广义回归神经网络，主要用于函数逼近。此程序完成使用grnn对未知模型的逼近及测试-The GRNN generalized regression neural network for function approximation. This process is complete approximation of the use grnn unknown model and testing
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GNNN数据预测是基于广义回归神经网络货运预测，神经网络案例分析里的例程-GNNN data prediction- based on generalized regression neural network cargo forecasts, neural network case study in the routine
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结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对数据进行分类-Combined with fuzzy clustering and generalized regression neural network clustering algorithm for data classification
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《MATLAB神经网络30个案例分析》中的第8个例子，案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测。希望对大家有一定的帮助！-The MATLAB neural network analysis of 30 cases of example, 8 cases of 8 GRNN data to predict- freight volume prediction based on generalized regression neural network. Hope to have
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基于广义回归神经网络的数据预测，使用交叉验证的GRNN神经网络预测程序，包含BP和GRNN效果比较程序。两网络用相同的数据进行训练。-Based on generalized regression neural network data prediction, using cross-validation GRNN neural network prediction program, including BP and GRNN effect comparison procedures. Two
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C codes and simulation examples for the ANFIS by Jang (Absolutely original version )-This attached file contains C code and simulation examples for the ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System) architecture proposed in [1,2].
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GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测-GRNN data to predict- based on generalized regression neural network volume forecast
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将RBF神经网络与广义预测控制算法相结合，使广义预测控制算法的稳定性、准确性提高。-The RBF neural network and generalized predictive control algorithm combine to make generalized predictive control algorithm stability, accuracy improved.
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这也是广义回归神经网络的一个预测程序，具有很好的预测逼近效果-This is also a generalized regression neural network prediction program, has a good approximation to predict the effect of
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极限学习机[1](Extreme Learning Machine,
ELM)是在单隐层神经网络(Single hidden Layer Feed-forward Neural networks, SLFNs)基础上提出的一种高效的学习方法。不同于传统的神经网络，
ELM 中所有的隐层参数均为随机产生，而不需要烦琐的迭代过程；其输出权值则通过求解矩阵的广义逆得到。因此，相较于传统的SLFNs，在保证学习性能的基础上，ELM 的训练速度得以显著提升。-Extreme Learning Ma
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案例25 广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类-25 cases of generalized neural network clustering algorithm- Network Intrusion clustering
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用matlab实现广义神经网络，用在交通运输能力预测中-Generalized neural network using matlab realize, with the Transport Capacity Forecast
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广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类，这个程序特别好使-Clustering algorithm of generalized neural network- Network Intrusion clustering, the program is particularly good
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广义神经网络的聚类算法 网络入侵聚类分析说明-Generalized neural network clustering algorithm Network Intrusion clustering
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