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搜索资源列表

  1. 径向基函数RBF网络的研究及实现

  2. 概述人工神经元网络的分类, 详细分析了RBF网络的结构特点, 给出了最近邻聚类学习算法的具体过程, 并利用 MATLAB编程语言将此算法编制成标准函数ZJWNNC。该算法是一种在线自适应聚类学习算法, 不需要事先确定隐含层单元的个数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-18
    • 文件大小：93184
    • 提供者：xiaoyaoyou111

  1. 基于径向基函数神经网络车辆跟驰模型

  2. 针对由于驾驶行为的不确定性, 难以建立精确的车辆跟驰模型的问题, 应用径向基函数神经网络建立了跟驰模型, 改进了基于最近邻聚类的网络学习算法, 并利用跟驰数据对模型进行了验证Z 结果表明, 该网络模型与多层前馈网络模型相比, 结构简单, 训练时间短, 精度高, 适宜在线进行实时预测

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-29
    • 文件大小：205824
    • 提供者：timeme

  1. 一种改进RBF神经网络的机器人轨迹规划方法

  2. 一种改进RBF神经网络的机器人轨迹规划方法：在应用径向基函数RBF(Radial Basis Function)神经网络对机器人进行轨迹规划时，为解决一般学习算法中收敛 速度慢、学习精度不高的问题。提出一种混合学习算法。该方法根据轨迹规划的具体要求，用最近邻聚类算法确定网 络的结构和参数．通过在学习速率中加入自适应学习因子调整网络参数，以加快收敛速度。通过MATLAB软件进行 仿真，结果表明混合学习算法收敛速度较快。逼近误差小，从而证明了该算法的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-10-22
    • 文件大小：321536
    • 提供者：loveart001

  1. 近邻传播聚类算法及matlab API

  2. 一部分比较好的关于近邻传播聚类算法的学习资料，以及一些网上找到的matlab代码，另外最重要的是，有一份我写的可以直接调用的matlba API代码。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-09
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：sherlockkylen

  1. Web Data Mining (英文)

  2. 目录回到顶部↑ 第一部分 数据挖掘基础. 第1章 概述3 1.1 什么是万维网3 1.2 万维网和互联网的历史简述4 1.3 web数据挖掘5 1.3.1 什么是数据挖掘6 1.3.2 什么是web数据挖掘7 1.4 各章概要8 1.5 如何阅读本书10 文献评注10 第2章 关联规则和序列模式12 2.1 关联规则的基本概念12 2.2 apriori算法14 2.2.1 频繁项目集生成14 2.2.2 关联规则生成17 2.3 关联规则挖掘的数据格式19 2.4 多最小支持度的关联规则挖掘

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-02
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：chen_767

  1. 凝聚型层次聚类的matlab代码

  2. 代码说明 代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。 1.输入文件格式 输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。 输入文件格式示例如下： 0.821794 -0.0462153 1.03929 0.060835 1.12046 0.0745568 1.02233 0.0514739 2.代码支持的凝聚层次聚类算法 通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法： 单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-06-10
    • 文件大小：335872
    • 提供者：mxlmhgzw

  1. MachineLearning-master-python.zip

  2. 属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_33042687

  1. RBF在电信资费市场建模及计算智能决策支持系统中的运用

  2. RBF在电信资费市场建模及计算智能决策支持系统中的运用，王海丰，曹长修，采用以最近邻聚类为学习算法的RBF径向基神经网络，对ARPU值变化进行建模。以每个区县实际的ARPU的数据为训练数据，并对模型的预测结�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：311296
    • 提供者：weixin_38652058

  1. 基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估.pdf

  2. 电力通信网的节点重要性评估是电力通信研究的一个重要议题。针对目前电力通信网节点重要性评估存在 的连接权值单一以及评价指标单一等问题，利用电力通信网的带宽和距离作为权值，计算电力通信网节点的多种 评价指标：节点强度、节点紧密度以及节点的介数。基于电力通信网节点的多种评价指标，利用快速密度聚类方 法建立电力通信网的节点重要性评估模型，为电网通信的规划做支撑。通过快速密度聚类方法进行无监督的分类， 将节点分为若干个重要性等级。该方法可以有效地改善基于距离的无监督分类方法的不足。利用某省的实际电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-13
    • 文件大小：403456
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 传感器校正方法在雷管暗伤自动检测系统中的应用

  2. 提出了采用电磁理管、分管、瞬间高气压冲击检测的原理,融合计算机控制和新型传感器技术研制出了雷管暗伤自动检测机.同时运用RBF神经网络对压力传感器进行校正,选取其中动态最近邻聚类算法作为学习算法训练网络,降低传感器网络体系受环境温度和电源波动等因素的影响,使其具有良好的线性输出.设备运行表明,暗伤检测合格率为100%,检测效率为128个/min.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38688820

  1. Spark-ml-algo-lib:坤鹏机器学习库的开源代码-spark source code

  2. Spark-ml-算法库 介绍 运行在Kunpeng处理器上的机器学习算法库是一个加速库，它为机器学习算法提供了丰富的高级工具集。 它基于Apache 和的原始API。 加速库可大大提高大数据场景下的计算能力。 该库提供了九种机器学习算法：支持向量机（SVM），随机森林分类器（RFC），梯度提升决策树（GBDT），决策树（DT），K均值聚类，线性回归，逻辑回归算法，主成分分析（PCA），奇异值分解（SVD），潜在狄利克雷分配（LDA），前缀投影图案深度（Prefix-Span），交替最小二乘（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：282624
    • 提供者：weixin_42122340

  1. 改进的共享最近邻聚类算法

  2. 聚类是一种无监督的机器学习方法,其任务是发现数据中的自然簇。共享最近邻聚类算法(SNN)在处理大小不同、形状不同以及密度不同的数据集上具有很好的聚类效果,但该算法还存在以下不足:(1)时间复杂度为O(n2),不适合处理大规模数据集;(2)没有明确给出参数阈值的简单指导性操作方法;(3)只能处理数值型属性数据集。对共享最近邻算法进行改进,使其能够处理混合属性数据集,并给出参数阈值的简单选择方法,改进后算法运行时间与数据集大小成近似线性关系,适用于大规模高维数据集。在真实数据集和人造数据集上的实验结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38718223

  1. Predictive-Analytics：该项目的目的是开始使用Predictive Analytics。 该项目的目标是从头开始实施预测分析算法，并创建一个Scikit学习预测分析管道，并使用Matplotlib进行可视化-源码

  2. 预测分析 该项目的目的是开始使用Predictive Analytics。 该项目的目标是从头开始实施预测分析算法，并创建Scikit学习预测分析管道并使用Matplotlib进行可视化。 第1部分机器学习算法的实现●实施K-最近邻和随机森林的监督学习算法●使用PCA实施降维●实施K均值聚类●在簇的平方和内实施评估措施的准确性，召回率，精度 PART-2用于机器学习的Scikit-Learn管道●使用Scikit-learn库，实施监督学习算法SVM，Logistic回归，决策树，KNN ●使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42110070

  1. 降低DOAS系统探测限的新型反演算法研究

  2. 差分吸收光谱法(DOAS)是一种高灵敏测量大气痕量气体成分含量的有效的光学遥感方法，该方法基于最小二乘拟合模型，利用获得的痕量气体的差分吸收光学密度与标准的吸收截面进行拟合，反演待测气体的浓度。建立了基于径向基(RBF)神经网络的痕量气体浓度反演的新模型，对网络的隐层参数采用改进最近邻聚类学习算法训练，对输出层权值的训练采用梯度下降算法，使得网络收敛快，能更好地实时、在线反演测量光谱。并针对DOAS技术的特点，把拟合残差输入网络集中训练，使得RBF网络在反演真实痕量气体吸收时，效果更佳。实验结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38701407

  1. 学习：数据是石油的未来，挖掘数据的潜在价值非常有意义。 这个图书馆记录了我的机器学习之路-源码

  2. 深度学习演示 奇妙清单 1. 2.（感谢北京大学张志华团队的翻译工作，中文版点击） 一，记录深度学习例子： 名称 目录 咖啡 TensorFlow 茶野 凯拉斯 二，记录历程点滴： 掌握机器学习相关的概念和计算公式，包括有/无/半监督学习，强化学习，分类/回归/标注，聚类；训练集/验证集，交叉验证，测试集；数据预处理，正则化，归一化；损失函数，经验风险最小化，结构风险最小化，最优化算法；训练误差，泛化误差，欠拟合，过拟合；准确率，召回率，F1值，ROC和AUC； 掌握机器学习主流的模型及其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：55574528
    • 提供者：weixin_42131633

  1. 微笑：统计机器智能和学习引擎-源码

  2. 微笑 是Java和Scala中快速而全面的机器学习，NLP，线性代数，图形，插值和可视化系统。 凭借先进的数据结构和算法，Smile可提供最先进的性能。 Smile的文献记录丰富，请查看项目以获取编程指南和更多信息。 Smile涵盖了机器学习的各个方面，包括分类，回归，聚类，关联规则挖掘，特征选择，流形学习，多维缩放，遗传算法，缺失值插补，有效的最近邻搜索等。 Smile实现以下主要的机器学习算法： 分类：支持向量机，决策树，AdaBoost，梯度提升，随机森林，逻辑回归，神经网络，RB

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：109051904
    • 提供者：weixin_42132352

  1. 【华盛顿大学-机器学习】1、A Case Study 1.3、clustering：文献数据检索

  2. clustering 对文献进行数据分析 要求如下 用文献中的单词书面来进行展现 上述方法会受到倍数的影响，因此我们要将其标准化 Prioritizing important words with tf-idf 有的单词是在所有文献中都很常见的，因此会导致这些单词的频率过高，从而影响我们的实际结果，因此我们要考虑这样常见单词（the，and，I)的影响 TF-IDF 聚类算法实现 Nearest neighbor search（最近邻搜索） 将其他的文献与目标文献进行上面的矩阵相乘，找

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：908288
    • 提供者：weixin_38610070

  1. 一种改进的基于局部密度的聚类算法

  2. 聚类分析一直是机器学习和数据挖掘领域一个比较活跃而且极具挑战性的研究方向。Alex提出的基于局部密度的聚类算法是一种快速、有效的聚类方法，但该方法通过手工选取确定聚类个数和聚类中心。为此，对原算法进行改进，在初步选取候选聚类中心的基础上，使用基于密度连通的算法优化选取聚类中心，然后使用大密度最近邻方法确定样本类别。实验证明，该方法能有效解决聚类个数和聚类中心无法确定的问题，同时在聚类评价指标上显示出较好的聚类效果和性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38589774

  1. 基于网格聚类LS-SVM 的铝电解生产过程极距软测量

  2. 针对铝电解生产过程的复杂性, 建立了基于网格共享近邻聚类(GNN) 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 的 铝电解生产过程极距软测量模型. 该模型采用GNN算法将训练集分成具有不同聚类中心的子集, 对各子集分别 采用LS-SVM 进行训练并建立子模型, 同时通过参数转化实现模型对新数据样本的动态学习. 仿真结果表明, 基 于GNN最小二乘方法建立的铝电解极距软测量模型具有精度高、泛化性能好等特点, 能够为铝电解生产过程操作 优化提供实时准确的信息.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：237568
    • 提供者：weixin_38655990

  1. 基于状态聚类的非参数化近似广义策略迭代增强学习算法

  2. 为解决当前近似策略迭代增强学习算法普遍存在计算量大、基函数不能完全自动构建的问题,提出一种基于状态聚类的非参数化近似广义策略迭代增强学习算法(NPAGPI-SC).该算法利用二级随机采样过程采集样本,利用trial-and-error过程和以样本完全覆盖为目标的估计方法计算逼近器初始参数,利用delta规则和最近邻思想在学习过程中自适应地调整逼近器,利用贪心策略选择应执行的动作.一级倒立摆平衡控制的仿真实验结果验证了所提出算法的有效性和鲁棒性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：698368
    • 提供者：weixin_38592405
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