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广义异或集成神经网络算法
- 本程序用C语言实现了集成神经网络解决广义异或问题。用神经网络集成方法做成表决网,可克服初始权值的影响,对神经网络分类器来说:假设有N个独立的子网,采用绝对多数投票法,再假设每个子网以1-p的概率给出正确结果,且网络之间的错误不相关,则表决系统发生错误的概率为 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 当p<1/2时 Perr 随N增大而单调递减. 在工程化设计中,先设计并训练数目较多的子网,然后从中选取少量最佳子网形成表决系统,可以达到任意高的泛化能力。 -this pro
DNAClassification
- DNA分类，包含三中模式识别经典算法的实现：K紧邻，BP神经网络，概率神经网络。-DNA classification, which includes three classic pattern recognition algorithm to achieve : K borders, BP neural networks, probabilistic neural network.
pnnMCE
- 一种用于说话人辨认的概率神经网络的MCE训练算法。
RBPNNstructureOptimization
- 最大绝对误差结合微遗传算法优化径向基概率神经网络.目前为止,优化RBPNN最好的算法.
RBPNNFullstructure
- 全结构遗传优化径向基概率神经网络.这个算法训练的速度可能会慢一些.
FenLeiSuanFa
- 关于分算的智能算法演示，包括样品训练、模板匹配算法，二值Bayes分类，概率Bayes分类，最小风险Bayes分类，Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法，势函数算法，神经网络算法（包括训练，比较及识别）等。
MATLAB-Neural-network-cases
- 共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-Neural network cases
Transformer-fault-diagnosis
- 这是一个用MATLAB语言编写的程序，该算法建立了基于概率神经网络的变压器故障诊断模型。-This is a program in MATLAB language, the algorithm established the transformer fault diagnosis model based on probabilistic neural network.
The_Status_Quo_of_Machine_Learning_of_Artificial_I
- 机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果，主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术，并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展，以及各种机器学习方法，包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等，并简单叙述了机器学习的相关算法，包括决策树算法、随机森林算
PNN
- 概率神经网络算法的matlab实验程序 可用于车牌识别 文字识别等模式识别问题-Probabilistic neural network algorithm matlab experimental procedure can be used for license plate recognition to identify issues such as character recognition
ImagePatternRecognition
- 本书介绍图像模式识别的各种算法及其编程实现步骤。全书共分为10章，内容包括：模式识别的基本概念，位图的基础知识，分类器设计，模板匹配分类器，基于概率统计的Bayes分类器，几何分类器，神经网络分类器，图像分割与特征提取，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析-Image Pattern Recognition
PNN
- 嵌入式概率神经网络Ｃ算法实现，在LPC2200上长期运行成功，算法结果正确-Embedded C probabilistic neural network algorithm, the LPC2200 on a long-running success, the algorithm result is correct
PNN_GA
- 关于概率神经网络以及遗传算法的相关文章，很全面-On probabilistic neural network and genetic algorithm-related articles, very comprehensive
matlab神经网络30个案例分析程序
- 内容包括BP神经网络，遗传算法优化BP神经网络，RBF神经网络，GRNN神经网络，Hopfield神经网络，概率神经网络等。
Matlab十大算法源代码
- Floyd算法，概率算法，类比法，蒙特卡洛，神经网络，贪婪算法，模拟退火算法，灰色预测，遗传算法等(Floyd algorithm, probability algorithm, analogy method, Monte Carlo, neural network, greedy algorithm, simulated annealing algorithm, grey prediction, genetic algorithm, etc.)
MATAB神经网络30个案例分析
- 该PDF共有30个MATLAB神经网络的案例，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。本PDF作为本科毕业设计、研究生项日设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。(The PDF has a total of 30 MATLAB in the case of neural networks, including BP, RBF, SVM
libsvm-3.1-[FarutoUltimate3.1Mcode]
- 态势要素获取作为整个网络安全态势感知的基础，其质量的好坏将直接影响态势感知系统的性能。针对态势要素不易获取问题，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化获取框架中，利用主成分分析(PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，将其结果用于优化概率神经网络(PNN)结构，降低系统复杂度。以PNN作为基分类器，基分类器通过反复迭代、权重更替，然后加权融合处理形成最终的强多分类器。实验结果表明，该方案是有效的态势要素获取方法并且精确度达到95.53%，明显优于
libsvm-3.17
- 为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反
PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制
- 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断，matlab(Classification and prediction of probabilistic neural network -- transformer fault diagnosis based on PNN)
85190844wedgelet
- 小波等神经网络,还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。(wavelet neural networks, etc. also contains the PSO (PSO), gray neural networks, fuzzy networks, probabilistic neural networks, genetic algorithm optimization and so on.)