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搜索资源列表

  1. 关于SVM算法，初学者用

  2. SVM算法 意大利葡萄酒数据 很值得借鉴

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-19
    • 文件大小：2048
    • 提供者：jin7020905111

  1. MATLAB神经网络30个案例分析（源程序）

  2. 　　由MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。 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。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 　　 程序目录： 第1章 P神经网络的数据分类—

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sacular2010

  1. MATLAB 神经网络30个案例分析

  2. 第1章 p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 第2章 bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 第3章 遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 第5章 基于bp_adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 第6章 pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 第7章 rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65 第8章 grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 第9章 离

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-25
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：hughdove

  1. Matlab 神经网络30案例分析

  2. 第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-01
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：thefates

  1. 《MATLAB 神经网络30个案例分析》.rar

  2. 第1章 p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 第2章 bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 第3章 遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 第5章 基于bp_adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 第6章 pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 第7章 rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65 第8章 grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 第9章 离

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-03
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：wllw7176

  1. MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据.

  2. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-18
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：sjm2015

  1. 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

  2. matlab程序，基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别，里面一个.m文件，一个.mat数据集，直接可以使用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-06-23
    • 文件大小：7168
    • 提供者：zjccoder

  1. wine_SVM数据

  2. libsvm 用到的意大利葡萄酒数据，matlab ，学习资源。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-06-24
    • 文件大小：6144
    • 提供者：qq_27950667

  1. MATLAB神经网络30个案例分析

  2. 第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-05
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：lengwuqin

  1. SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

  2. SVM的数据分类预测—意大利葡萄酒种类识别的matlab源程序与数据 - SVM prediction data classification - Italian Wine type recognition matlab source code and data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-16
    • 文件大小：38912
    • 提供者：u014640165

  1. matlab神经网络43个案例分析 源代码

  2. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-02-26
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：u011699531

  1. matlab常用代码大全科研神器

  2. 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-08
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. 科研常用代码（预测分类评价）

  2. matlab常用代码大全，帮助你科研，论文实证分析，数模竞赛 第44章 层次分析法 第45章 灰色关联度 第46章 熵权法 第47章 主成分分析 第48章 主成分回归 第49章 偏最小二乘 第50章 逐步回归分析 第51章 模拟退火 第52章 RBF,GRNN,PNN-神经网络 第53章 竞争神经网络与SOM神经网络 第54章 蚁群算法tsp求解 第55章 灰色预测GM1-1 第56章 模糊综合评价 第57章 交叉验证神经网络 第58章 多项式拟合 plotfit 第59章 非线性拟合 lsq

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-27
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：u014356002

  1. MATLAB 神经网络43个案例分析

  2. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-30
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：swyj123

  1. 《MATLAB+神经网络30个案例分析》程序和数据

  2. 案例1：BP神经网络的数据分类—语音特征信号分类 案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合 案例3：神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值寻优 案例4：遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合 案例5：PID神经元网络解耦控制算法-多变量系统控制 案例6 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模 案例7：RBF网络的回归-非线性函数回归的实现 案例9：离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别 案例10：离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-12-22
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：xuyong282373443

  1. MATLAB神经网络43个案例分析

  2. MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-30
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_37688548

  1. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》包含代码和测试数据

  2. 《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章GR

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-08
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：qq_20039347

  1. MATLAB 神经网络30个案例分析程序和代码

  2. 第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-04-30
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wepe12

  1. 意大利葡萄酒数据集

  2. 这是关于意大利一个地区的葡萄酒数据[1]，该数据是对该地区的三种不同培育品种的葡萄所酿造的酒的13种要素的化学分析结果，一共有178个观测值。我们希望用这些数据来建立一个模型，利用这些要素的特性来判断是那个品种的葡萄所酿造的酒。因变量是Class (品种)，有1、2、3个哑元取值，而13个自变量为：Alcohol (酒精)、 Malic.acid (苹果酸)、Ash (灰分)、Alcalinity of ash (灰的碱性)、Magnesium (镁)、 Total phenols (苯酚总量

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-01-06
    • 文件大小：11264
    • 提供者：weixin_44426541

  1. chapter14_基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别.rar

  2. 针对葡萄酒的含量特征将葡萄酒分为四个种类，采用SVM算法对特征集进行训练，根据训练得到的优秀参数对分类模型进行分类。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-04
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_42625472
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