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Hermit多项式在线学习ran算法
- 本程序用资源分配网(Resource_Allocation Network,简称RAN)实现了Hermit多项式在线学习问题。训练样本产生方式如下，样本数400，每个样本输入Xi在区间[-4,4]内随机产生（均匀分布），相关样本输出为F(Xi) = 1.1(1-Xi + Xi2)exp(-Xi2/2),测试样本输入在[-4，+4]内以0.04为间隔等距产生，共201个样本。训练结束后的隐节点为：11个，训练结束后的平均误差可达：0.03 -this program resources dis
MLP_src
- 多层神经网络范例 http://www.codeproject.com/cpp/MLP.asp?df=100&forumid=148477&exp=0&select=1141594#xx1141594-multilayer neural network model http : / / www.codeproject.com / cpp / MLP.asp df = 1
MLP_Exe
- 多层神经网络的可执行例子 http://www.codeproject.com/cpp/MLP.asp?df=100&forumid=148477&exp=0&select=1141594#xx1141594-multilayer neural network executable examples http : / / www.codeproject.com / cpp / MLP.asp df = 1
fuzzy_control_to_imitate_function
- 用神经网络训练来逼近函数:y=8+2*exp(1-x.^2).*cos(2*pi*x)
Boltzmann Machin
- 仿真1：首先把网络温度参数T固定在100，按工作规则共进行1000次状态更新,把这1000次状态转移中网络中的各个状态出现的次数Si（i＝1，2，…，16）记录下来 按下式计算各个状态出现的实际频率： Pi=Si/∑i=1,NSi=Si/M 同时按照Bo1tzmann分布计算网络各个状态出现概率的理论值： Q（Ei）=（1/Z）exp（-Ei/T） 仿真2：实施降温方案，重新计算 采用快速降温方案：T（t）= T0/（1+t） T从1000降到0.01，按工作规则更新网络状态 当T=0.01时结
FLch6eg2
- 采用基于遗传算法的神经网络学习非线性函数YP=1-EXP(-I/2)-Genetic algorithm and AI
FLch5eg4
- 采用改进的CMAC神经网络学习函数yp=5*sin(2*p)*1.2*exp(-i/260) -Artificial Neural Networks, ANN
FLch6eg2
- 采用基于遗传算法的神经网络学习非线性函数。目标函数为：yp=1-exp(-i/2).-Genetic algorithm-based neural network learning of nonlinear functions. The objective function as: yp = 1-exp (-i/2).
BP_zuoye
- 基于MATLAB的神经网络控制，用BP神经网络拟合函数f = exp(-1.9*(u+ 0.5))*sin(10*u)-Neural network control based on MATLAB, using BP neural network fitting function f = exp (-1.9* (u+ 0.5))* sin (10* u)
DMS-PSOPHS--Exp-S-W-Applns
- TEC_test.m and TEC_test_rot.m are the main functions. TEC_test.m is for the unrotated problem and TEC_test_rot.m is for the rotated ones. TEC_test_function.m includes the benchmark functions, and the data files are the corrsponding data for
nonlinear(exp)_FLSSVM
- 基于模糊的最小二乘支持向量机，可用于分类，效果较好。-Fuzzy least squares support vector machine can be used for classification, the effect is better.
TSP
- 模拟退火算法求解旅行商问题 程序使用的参数说明：初始温度的选取方法：取一个确定值：280度 状态被接受的条件：如果delta f < 0, 则At = 1，否则At = exp(-delta f / t) 降温算法：采用等比例下降的方法，比例系数为0.95 同一温度内计算结束的条件： 在每个温度下采用固定的迭代次数，Lk=100n，n为城市数； 算法结束条件： 当相邻三个温度得到的解无任何变化时算法停止。 -Simulated annealing algo
BP_exp
- 用C语言设计的一个BP网络，实现从输入到输出对（2）z= x exp(-x2-y2) (-2≤x, y ≤2)函数关系的近似模拟-C language design a BP network, from input to output (2) z = x exp (-x2-y2) (-2 ≤ x, y ≤ 2) a function of approximate