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搜索资源列表

  1. 一个主要用于预测和分类的源程序

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  2. 开发环境:Matlab 简要说明:程序包含的设置包括:列数、样本总个数、建模样本数、预报因子数、预报对象数、学习因子、 动量因子、训练次数、总体误差、隐节点数。-development environment : Matlab brief descr iption : program includes the installation including : number, the total sample number, the number of samples modeling
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:2.12kb
    • 提供者:刘华
  1. buck_boost

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  2. 基于平均法的buck_boost型DC/DC建模步骤,包括电压模和峰值电流模。增加了误差放大器放大倍数的确定,电源调整率,负载调整率和三种变换器的一阶等效模型-Based on the average law buck_boost type DC/DC modeling steps, including the voltage mode and peak current mode. An increase of the error amplifier to determine the magni
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:15.94kb
    • 提供者:蔡友
  1. PSOGA

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  2. 带交叉因子的改进PSO算功能:求解多维无约束优化问题收敛性强,还可以加入变异算子-With cross-factor improvement of PSO operator functions: Solving multi-dimensional unconstrained optimization problem of strong convergence can also add mutation operator
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:1.71kb
    • 提供者:当当
  1. gyy

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  2. 从因子分析的角度出发解决基因表达谱分析问题。为解决独立成分分析方法在求解过程中的不稳定性,提出一种基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器。首先对基因表达水平的重构误差进行分析,选择部分重构误差较小的独立成分进行样本重构,然后基于重构后的样本同时训练多个支持向量机基分类器,最后选择部分分类正确率较高的基分类器进行最大投票以得到最终结果。在3个常用测试集上验证了本文设计方法的有效性。-This paper tries to deal with gene expression proble
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-06
    • 文件大小:1.36mb
    • 提供者:cumtgyy
  1. R

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  2. R软件示例程序,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯算法及聚类算法的示例程序-R software, sample programs, including principal component analysis, factor analysis, Bayesian clustering algorithm and example programs
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:60.73kb
    • 提供者:qingqing
  1. hdhe

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  2. matlab的蚁群算法 蚂蚁个数 Alpha 表征信息素重要程度的参数Beta 表征启发式因子重要程度的参数 Rho 信息素蒸发系数 Q 信息素增加强度系数 R_best 各代最佳路线-Matlab ant colony algorithm and ant number of Alpha characterization of pheromone level parameters Beta characterization parameters of the heuristic factor R
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2016-01-24
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:方家安
  1. BP_identification

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  2. BP神经网络辨识Matlab程序。引入动量因子对BP算法进行改进,有注释,适合初学者。-BP neural network to recognize Matlab program. The introduction of momentum factor to improve the BP algorithm, annotations, suitable for beginners.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-11
    • 文件大小:803byte
    • 提供者:kevin
  1. drtoolbox

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  2. Matlab针对各种数据预处理的降维方法,源码集合。-Currently, the Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction contains the following techniques: Principal Component Analysis (PCA) Probabilistic PCA Factor Analysis (FA) Sammon mapping Lin
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-03
    • 文件大小:1.94mb
    • 提供者:jdzsj
  1. GAQPSO

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  2. 一种结合高斯分布的改进的QPSO,MATLAB 代码,吸引因子使用了高斯分布,加强了代码的全局搜索能力。-A combination of Gaussian distribution improved quantum particle swarm, MATLAB code, attracting factor Gaussian distribution, strengthen the global search capability of the code.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-25
    • 文件大小:2.64kb
    • 提供者:tdy
  1. With-cross-factor-pso

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  2. 带交叉因子的粒子群优化算法matlab源程序.doc-With cross-factor particle swarm optimization algorithm matlab source code. Doc
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-21
    • 文件大小:9.42kb
    • 提供者:陈玉挺
  1. cross-factor-pso-and-qpso

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  2. 带交叉算子的量子粒子群优化算法和粒子群算法的matlab源程序.m-QPSO and PSO with crossover operator. MATLAB CODE
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-15
    • 文件大小:3.96kb
    • 提供者:陈玉挺
  1. matlab-for-neural-network

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  2. BPnet.m、GRNNnet、RBFnet分别为BP神经网络、GRNN神经网络、RBF神经网络用于预报模型的代码,其中给出预报的精度指标:合格率、确定性系数、均方根误差-BPnet.m, GRNNnet, RBFnet were BP neural network, GRNN neural network, RBF neural network for forecasting model code, which gives the prediction accuracy indicators:
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-31
    • 文件大小:3.17kb
    • 提供者:reed
  1. IC

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  2. 该文档为BP算法在智能控制中的应用例子及其说明。BP网络输入、输出节点数可选;隐含层数及隐含层节点数可选,最大训练次数及退出训练误差可选,数据文件可选,动量因子可选,学习速率可选,激活函数类型可选,网络实现功能(分类、拟合)可选。开发环境为MATLAB。-This document is BP algorithm in intelligent control application examples and their descr iptions. BP network input and ou
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-23
    • 文件大小:130.45kb
    • 提供者:李程序员
  1. jp888

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  2. BP神经网络用于函数拟合与模式识别,用MATLAB编写的遗传算法路径规划,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Genetic algorithms using MATLAB path planning, Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-12-21
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:冯毅兴
  1. 人工智能:人工智能选股之朴素贝叶斯模型

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  2. 本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试 “生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决 策函数和条件概率不同,生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本 文中,我们从朴素贝叶斯算法入手,分析比较了几种常见的生成模型(包 括线性判别分析和二次判别分析)应用于多因子选股的异同,希望对本领 域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a systematic test of naive Bayesian
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

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