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搜索资源列表

  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：linkui26

  1. 数据挖掘原理与SPSS Clementine应用-数据模型

  2. 建模前的通用设置 神经网络 C5.0算法生成决策树 C&RT基于树的分类预测 Kohonen网络模型 K-Means聚类分析 TwoStep聚类分析 异常模型 Apriori模型 GRI关联规则 生成规则集模型 序列节点模型 主成分/因子分析 特征选择模型 回归分析 Logistic回归模型

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-01-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：yxinfa

  1. Kohonen模型的自组织特征映射在计算机视觉领域中的应用

  2. Kohonen模型的自组织特征映射在计算机视觉领域中的应用,采用C++编写

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2007-12-01
    • 文件大小：120832
    • 提供者：amd2600

  1. 一种EEG信号盲分离和分类的神经网络方法

  2. 　提出一种采用多神经网络处理脑电( EEG) 信号的方法。首先,对混有噪声的脑电信号给出一种盲分离的自适应神经算法。通过寻求采样时间序列线性组合的kurtosis 系数的局部极值,得出该算法的模型和步骤。 在盲分离的基础上,对分离出的估计信号进一步利Kohonen 网络进行分类。将该算法用于300 个EEG样本处理,并给出处理结果。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-11-09
    • 文件大小：147456
    • 提供者：yu579tian

  1. 神经网络程序代码初学者

  2. 第一部分是模式识别的一些预处理知识，包括： 图像压缩的例子：行程编码算法RCL 手写体数据变换成像素位图的算法， 另外在这一章中的细化算法是与Chapt6中的特征提取结合在了一起 第二部分涉及有监督学习的前馈网络 ALOPEX算法：即模式提取算法，它把神经网络的学习过程看作 最优化问题的随机并行算法。与反向传播算法相比， 在大范围的信噪比情况下，ALOPEX算法有更好的抗噪声性能 另一个优点是计算简单，可以用高速大规模集成电路来实现 BackProp算法：经典的B-P算法（呵呵，很多人想要的么

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-22
    • 文件大小：476160
    • 提供者：lyz031608

  1. 数据挖掘实践数据挖掘实践

  2. 数据挖掘实践数据挖掘实践主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法，并针对每种方法，介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine 12．0为平台，用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法(包括ID3、C4．5、C5．0、CART等算法)、聚类分析方法(包括K-Means算法和TwoStep算法)、关联规则挖掘方法(包括Apriori算法、CARMA算法和序列模式挖掘算法)、数据筛选算法(包括特征选择算法和异常检测算法)、回归分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-19
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：shadowserver

  1. 神经网络BP代码

  2. Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2011-07-05
    • 文件大小：73728
    • 提供者：waterfreeking

  1. Kohonen的SOFM(自组织特征映射)源程序（转）

  2. Kohonen的SOFM模型。自组织特征映射神经网络 通过SOFM网络程序建立岩性识别模型

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-08-14
    • 文件大小：137216
    • 提供者：zuobanbian

  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. 基于MATLAB的神经网络仿真的30个案例

  2. 基于MATLAB的神经网络仿真的30个案例 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 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合 案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值 案例5 基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模 案例6 PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制 案例7 RBF网络的回归-非线性函数回归的实现 案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测 案例9 离散Ho

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-02-18
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：tdycy

  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. PCNN图像分割

  2. PCNN（PCNN-Pulse Coupled Neural Network）, 也即脉冲耦合神经网络。与传统神经网络相比，有着根本的不同。PCNN有生物学的背景，它是依据猫、猴等动物的大脑皮层上的同步脉冲发放现象提出的。PCNN有着广泛的应用，可应用于图像分割，边缘检测、细化、识别等方面。　　PCNN是Eckhorn于20世纪90年代开始提出的一种基于猫的视觉原理构建的简化神经网络模型，与BP神经网络和Kohonen神经网络相比，PCNN不需要学习或者训练，能从复杂背景下提取有效信息，具有同

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-02-25
    • 文件大小：159744
    • 提供者：qq_26164301

  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. 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. kohonen网络的聚类算法

  2. Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏感。Kohonen网络的学习是无监督的自组织学习过程，神经元通过无监督竞争学习使不同的神经元对不同的输入模式敏感，从而特定的神经元在模式识别中可以充当某一输入模式的检测器。网络训练后神经元被划分为不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-04-19
    • 文件大小：88064
    • 提供者：ddpiccolo

  1. SOM：Kohonen的自组织地图的PyTorch实施-源码

  2. Kohonen的自组织地图（SOM） 背景 Teuvo Kohonen在1990年撰写的原始是第一个能够进行无监督学习的神经网络模型之一。 在算法的不同实现中，该算法几乎完全遵循原始论文。 更新功能定义为 哪里 和 是当前时代。 而且，每个神经元都与其他所有神经元相连，因此该图是 完整的图形，其中 是神经元的数量。 例 from sklearn . datasets import load_iris from sklearn . decomposition import PCA impo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：740352
    • 提供者：weixin_42168830

  1. 基于双维度顺序填补框架与改进Kohonen天气聚类的光伏发电短期预测

  2. 为提高部分数据缺失情况下智能电网光伏发电功率预测精度，提出一种基于双维度顺序填补框架与改进Kohonen天气聚类的光伏发电功率预测模型。采用双维度顺序填补方法补齐缺失数据，基于完整数据分析光伏发电功率影响因素，建立改进Kohonen天气聚类模型，并利用S-Kohonen实现预测日天气类型识别，将聚类历史日数据与预测日气象数据作为输入，采用多种群果蝇优化广义回归神经网络(MFOA-GRNN)模型对预测日光伏发电功率进行预测。仿真结果表明，所提方法能有效提高预测精度，为实现数据缺失情况下智能电网光伏

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38724247
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