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这是基于MATLAB编写的一个神经网络的实例。
这是基于MATLAB编写的一个神经网络的实例。-This is based on the MATLAB neural network to prepare a case in point.
- 2022-05-20 10:15:00下载
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文本分类算法很多，神经网络算法遗传算法可以用，本算法采用支持向量机SVM来实现...
文本分类算法很多，神经网络算法遗传算法可以用，本算法采用支持向量机SVM来实现-Text Classification Algorithm
- 2022-03-23 14:06:58下载
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遗传算法强制交叉算法
遗传算法强制交叉算法-GA mandatory cross-Algorithm
- 2022-04-27 14:46:42下载
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pso智能算法程序，结合这个程序会对算法有更深的认识
pso智能算法程序，结合这个程序会对算法有更深的认识-intelligent algorithm PSO procedures, combined with this procedure will have a deeper understanding of algorithm
- 2023-02-06 06:45:03下载
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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
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时结束降温，再让T保持在0.01进行1000次状态转移，比较两种概率-a simulation : First of all network parameters temperature T fixed at 100 and, according to the rules for a total of 1000 to update the state, this state of the 1000 network transfer of all states for the number of Si (i = 1, 2, ..., 16) all recorded determined by the formula state-of the actual frequency : Pi = Si/i = 1, NSi = Si/M in accordance with Bo1tzmann distributed computing network of states all probability the theoretical value : Q (Ei) = (1/Z) exp (- Ei/T) Simulation 2 : implementation of cooling, re-using rapid cooling programs : T (t) = T0/(1 t) T dropped to 0.01 from 1000 and, according to the rules updated network state when T = 0.01 at the end of cooling, let T at 0.01 for the 1000 state tran
- 2022-08-06 06:55:50下载
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Support vector machines (5) libsvm
支持向量机(5)libSVM-Support vector machines (5) libsvm
- 2022-03-12 08:31:34下载
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蚁群算法的演示程序，很形象的说明的蚁群群体合作的智能性，很好的诠释了蚁群算法的精髓...
蚁群算法的演示程序，很形象的说明的蚁群群体合作的智能性，很好的诠释了蚁群算法的精髓-Ant colony algorithm demo program, it is the image of the ant colony that cooperation between the intelligence groups, very good interpretation of the essence of the ant colony algorithm
- 2022-07-27 12:13:55下载
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一个简单的遗传算法的源代码。....代码，以确保…
一个简单的遗传算法源代码。。。。。代码保证尽可能少，实际上也不必查错-A simple genetic algorithm source code. . . . . Code to ensure that as little as possible, in fact, do not have error checking
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这是好用的源代码
这是好用的源代码-This is the source code handy
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本人编写的incremental 随机神经元网络算法，该算法最大的特点是可以保证approximation特性，而且速度快效果不错，可以作为学术上的比较和分析。
本人编写的incremental 随机神经元网络算法，该算法最大的特点是可以保证approximation特性，而且速度快效果不错，可以作为学术上的比较和分析。目前只适合benchmark的regression问题。
具体效果可参考
G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hidden Nodes”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no. 4, pp. 879-892, 2006.
-I prepared by incremental random neural network algorithm, which is characterized by the largest approximation properties can be guaranteed, and fast good results can be used as an academic comparison and analysis. The current benchmark is only suitable for the regression problem. Specific effects may refer G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew,
- 2022-01-24 15:02:30下载
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