搜索资源列表
图搜索策略
- 一个使用Java实现的人工智能的图搜索策略程序——酒九宫图问题 人工智能－图搜索策略－演示程序－使用说明 程序简介 在人工智能领域，对隐式图的搜索是求解问题的一种基本方法，本程序通过使用多种图搜索策略，对 重排九宫问题进行求解，演示了“广度优先搜索”、“深度优先搜索”、“有界深度优先搜索”、 “最好优先搜索”和“局部择优搜索”五种基本的图图搜索策略。 整个程序使用了动画技术，界面设计美观友好，使用方便。-use a Java artificial intelligence plans Searc
AutomatedNegotiatioDecisionModelasedonMachineLearn
- 模型利用协商历史中隐含的信息自动对数据进行标注以形成训练样本，用最小二乘支持向量回 归机学习此样本得到对手效用函数的估计，然后结合自己和对手的效用函数构成一个约束优化问题，用遗传算法求 解此优化问题，得到的最优解就是己方的反建议．实验结果表明，在信息保密和没有先验知识的条件下，此模型仍然 表现出较高的效率和效用-The proposed model labels the negotiation history data automatically by making full use
One-dimensional_diffusion_of_pollutants_in_the_riv
- 一维河流中污染物扩散的C程序源代码 有显式和隐式两种方法-One-dimensional diffusion of pollutants in the river both explicit and implicit methods
topicmodal
- 文本降维的新技术。含隐语义分析，在文本分类、聚类等领域都有广泛前景。-A new text dimension reduction techniques. With implicit semantic analysis, text classification, clustering and other fields have a wide prospect.
ANN-based-FORM
- 这是基于神经网络的FORM法计算可靠度，可用于隐式功能函数-This is based on neural network reliability FORM method can be used for implicit performance function
shanzhash
- 在人工智能领域，对隐式图的搜索是求解问题的一种基本方法，本程序通过使用多种图搜索策略，对 重排九宫问题进行求解，演示了“广度优先搜索”、“深度优先搜索”、“有界深度优先搜索”、 “最好优先搜索”和“局部择优搜索”五种基本的图图搜索策略。 整个程序使用了动画技术，界面设计美观友好，使用方便。-In the field of artificial intelligence, implicit graph search is a basic method of solving proble
hidden-space
- 最小二乘隐空间支持向量机 王玲 薄列峰 刘芳 焦李成 ! 在隐空间中采用最小二乘损失函数$提出了 最 小 二 乘 隐 空 间 支 持 向 量 机#0*&**52H 8 同 隐 空 间 支 持 向 量机#&**52H 一样$最小二乘隐空间支持向量机不需 要 核 函 数 满 足 正 定 条 件$从 而 扩 展 了 支 持 向 量 机 核 函 数 的 选择范围 8 由于采用了最小二乘损失函数$最小二乘隐空间支持向量机产生的优 化 问 题 为 无 约 束 凸 二 次 规
paper-for-Implicit-Surface
- 学习隐式曲面的很好资料，这是我在研究隐式曲面所看的一些论文-Good information on the study of implicit surfaces, which is the number of papers that I see in the implicit surface
yizhixu
- 人工智能经典书籍，讲诉隐秩序，混沌即有序，说明个体混乱，整体去体现出一种有序性的人工智能入门书。-Classic books of artificial intelligence, speaking v. implicit order to the chaos that is, orderly, individual confusion, as a whole to reflect an ordered AI primer.
data-mining-application-research
- 数据 挖掘就是面对海量的存储数据建立数学模型，找出隐含的业务规则和有价值的信 息，在实际应用中发挥作用 -Data mining is the face of vast amounts of stored data to a mathematical model to identify the implicit business rules and valuable information to play a role in practical applications
Machine.Learning
- 非常经典的机器学习的英文原版。《机器学习》展示了机器学习中核心的算法和理论，并阐明了算法的运行过程。《机器学习》综合了许多的研究成果，例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等，并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定-The English original of the classic machine learning. " Machine learning" shows the core of machine learning algo
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
GeneticAlgorithm
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
jianzhi
- 根据网络隐节点节点之间相关性实现隐节点化简程序。-Hidden nodes in the network nodes to achieve the correlation between the implicit node simplification process.
logandre-method-in-numerical-method
- In numerical analysis and scientific computing, the Gauss–Legendre methods are a family of numerical methods for ordinary differential equations. Gauss–Legendre methods are implicit Runge–Kutta methods. More specifically, they are collocation methods
GA
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
33yinshi
- 33节点隐式高斯法程序 可计算节点电压 潮流功率分布-33 node implicit Gauss method can calculate the node voltage power flow power distribution
simple
- In computational fluid dynamics (CFD), SIMPLE algorithm is a widely used numerical procedure to solve the Navier-Stokes equations. SIMPLE is an acronym for Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equations. The SIMPLE algorithm was developed by P
Function optimization algorithm
- 遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架，它不依赖于问题的具体领域。遗传算法的优点是将问题参数编码成染色体后进行优化， 而不针对参数本身， 从而不受函数约束条件的限制； 搜索过程从问题解的一个集合开始， 而不是单个个体， 具有隐含并行搜索特性， 可大大减少陷入局部最小的可能性。而且优化计算时算法不依赖于梯度信息，且不要求目标函数连续及可导，使其适于求解传统搜索方法难以解决的大规模、非线性组合优化问题。(Genetic algorithm provides a general framework f