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GASVM.用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序
- 用遗传算法进行特征选取和svm参数优化的程序。遗传算法工具箱goat已在压缩包 需要安装libsvm就可以直接运行。数据集采用UCI中的german数据集，并完成归一化操作,Genetic algorithm with feature selection and parameter optimization svm procedures. Genetic Algorithm Toolbox in goat need to install libsvm package can be run dir
BP
- BP神经网络的整个训练过程（从数据剔除，平滑处理，归一化，到构建训练网络，反归一化，你拟合作图）毕设课题作业，保证可用-BP neural network the training process (removed from the data, smoothing, normalization, to build the training network, anti-normalization, you wish to cooperate diagram) subjects completed
BP
- BP神经网络故障检测，适合初学者看。包括归一化、反归一化处理，文件保存等功能。-BP neural network fault detection, suitable for beginners to see. Including normalization, anti-normalized, save the file and other functions.
CharacterReg
- 这是一个小程序,用来识别手写输入问题,用VC++来实现.主要看重其的归一法,以及神经元算法.-This is a small program used to identify the handwriting input issue, VC++ To achieve. The main value of the normalization of its laws, as well as neuronal algorithm.
Neuralnetworkpreprocessing
- 神经网络预处理，进行特征提取、归一化等方面的工作。-Neural network preprocessing, feature extraction, normalization, etc. work.
lab432
- Matlab动力系统和时间序列分析工具箱:这个工具箱用来分析动力系统和时间序列，它可以定制为：常微分方程、随机微分方程。所有分析的方法被封装在工具箱中，你可以通过命令行或GUI来调用。包含的功能： ODE常微分方程, SDE随机微分方程和map integration 分析时间序列，过滤、归一化/均衡化、直方图、2D直方图、ACF, MAI, FFT,最大lyapunov指数计算、模式识别。 动力系统分析：创建Poincare截面、分岔图、计算lyapunov指数。-The kit us
AHU
- 神经网络建立的空调系统空气处理单元模型；simulink模型mdl，附带相关数据及归一化处理程序-Air-conditioning system neural network model of air handling units simulink model mdl, with relevant data and normalization process
BP
- 基于bp神经网络的预测模型包括归一化方法-Bp neural network based prediction model, including normalization method
Example2
- bp神经网络用于模式分类，涉及归一化、详细的训练参数介绍及设置；-bp neural network for pattern classification, involving normalization, detailed descr iption and set of training parameters
Example3
- BP神经网络用于函数拟合，涉及归一化、反归一化、详细的训练参数介绍及设置；-BP neural network used for function fitting, involving normalization, anti-normalization, detailed descr iption and set of training parameters
Kohonen
- 该代码为基于Kohonen网络的分类算法，注意归一化处理以及网络的构建-The code for the classification algorithm based on Kohonen networks, pay attention to the normalization processing and network building
facePCAincludejpgFACE
- 一个完整的PCA算法实现，从人脸的读取，规格化，均值计算。最后，提示输入例子验证。-A complete PCA algorithm realization, from face read, normalization, mean calculation. Finally, prompting the input example verification.
Based-on-the-matlab--normalization
- 基于 matlab 的神经网络归一化.doc-Based on the matlab neural network normalization
exp7
- LBG分类算法 用初始室心随机法和扰动因子分裂法两种方法，比较不同方法不同参数设置时的分类性能。 -LBG classification algorithm vector quantization: vector normalization within a certain range for a particular type, consists of two steps: first generate a codebook, which is the speech feature v
Stemmer
- 在英语中，一个单词常常是另一个单词的“变种”，如：happy=>happiness，这里happy叫做happiness的词干（stem）。在信息检索系统中，我们常常做的一件事，就是在Term规范化过程中，提取词干（stemming），即除去英文单词分词变换形式的结尾。 应用最为广泛的、中等复杂程度的、基于后缀剥离的词干提取算法是波特词干算法，也叫波特词干器（Porter Stemmer）。详见官方网站。比较热门的检索系统包括Lucene、Whoosh等中的词干过滤器就是采用的波
myBPnet
- 很好的BP神经网络预测程序 包含数据归一化，网络训练和仿真，以及预测-BP neural network program contains data normalization, network training and simulation, and forecasting
bp_demo
- BP神经网络软件（BPGUI）：支持手动输入数据和从外部导入数据两种方式；用户可以自定义训练集和测试集占全部数据的百分比，设定完成后，软件随机产生训练集和测试集；支持归一化和不归一化两种数据预处理方式；用户可以自定义网络的结构参数和训练参数；具有绘图功能，可以对比测试集的真实值与预测值；支持网络及数据的保存；具有菜单选项，用户可以通过菜单执行相应的操作；具有右键功能，用户可以通过右键快速执行相应的操作；-The BP neural network software (BPGUI) : suppo
SVMANN_matlab_code.
- 使用支持向量机进行非线性回归，得到非线性函数y=f(x1,x2,…,xn)的支持向量解析式， 求解二次规划时调用了优化工具箱的quadprog函数。本函数在程序入口处对数据进行了 [-1,1]的归一化处理，所以计算得到的回归解析式的系数是针对归一化数据的，仿真测 试需使用与本函数配套的Regression函数。- Using non-linear support vector machine regression, nonlinear function y = f (x1,
NormIV2
- 在证据理论的应用中，一般会出现区间值BPA的情况，该程序用于归一化BPA-In the application of evidence theory in general, there will be circumstances BPA interval value, the program for the normalization BPA
hsd_bp1
- 自己编写的BP神经网络算法，算法简单易懂，输入实现全局归一化。该算法可以单独直接运行，也可以作为子函数调用。-BP neural network algorithm have written, the algorithm is simple and easy to understand, enter achieve global normalization. The algorithm can be directly run separately, can also be used as sub