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MATLAB神经网络30个案例分析(源程序)
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—
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-11-10
文件大小:5242880
提供者:
sacular2010
MATLAB神经网络30个案例分析
MATLAB神经网络30个案例分析:案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类;案例23 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测;案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算;案例27 遗传算法的优化计算——建模自变量降维
所属分类:
其它
发布日期:2011-12-21
文件大小:5242880
提供者:
llxx0624
利用matlab编写的排序程序
排序程序,首先将输入矩阵变为一维矩阵,然后对一维进行排序; %x为输入矩阵,即将要进行排序的矩阵; %s为选择器,1为升序,2为降序; %y为输出的排序后的一维矩阵;
所属分类:
其它
发布日期:2012-12-02
文件大小:613
提供者:
caiguolin517
流形学习——轴承振动数据和Matlab处理程序
1、流形学习是一种非线性降维或数据可视化的方法,已经在图像处理如人脸图像,手写数字图像, 语言处理方面取得了较好的效果,在机械故障诊断方面也有很好的效果; 2、资源包含轴承振动源数据和流行学习的Matlab程序。
所属分类:
制造
发布日期:2014-07-30
文件大小:4194304
提供者:
u012925577
Hilton用玻尔兹曼机实现数据降维的源代码
%2006年Hilton在《science》上发表文章《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》开创了深度学习的先河,从此深度学习大火至今。 %这里给出的就是这篇文章里使用的源代码,采用玻尔兹曼机进行数据降维。是深度学习及玻尔兹曼机入门方面非常好的材料。 %使用方法:训练一个AutoEncoder可选取以下一个程序进行组合: mnistdeepauto.m; 主程序 converter.m 将原始的MNIST数据集转换为
所属分类:
电信
发布日期:2014-12-06
文件大小:11534336
提供者:
u011046891
MATLAB降维工具箱
MATLAB降维工具箱,几乎囊括了所有的数据降维算法和框架;
所属分类:
其它
发布日期:2016-11-30
文件大小:1048576
提供者:
yaoyafeng92
2017数据降维matlab工具箱
2017数据降维matlab工具箱
所属分类:
专业指导
发布日期:2017-08-26
文件大小:1048576
提供者:
qq_39981475
CroppedYale人脸数据降维 MATLAB
CroppedYale人脸数据降维的MATLAB代码,使用PCA,SVD和MATLAB自带的PCA对比时间、准确度,可以直接运行。对比中心化给PCA带来的影响;对比PCA与SVD的异同;选取合适的维度k,并观察k个特征向量对应的图像;对比自己实现的PCA算法与matlab自带的PCA函数的性能
所属分类:
其它
发布日期:2017-10-09
文件大小:805888
提供者:
hnn1994
基于PCA算法实现人脸识别(完整代码文件,附操作说明、演示视频)
1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别;读取人脸数据库;主成分分析法降维并去除数据之间的相关性;数据规格化;SVM训练(选取径向基和函数);读取测试数据、降维、规格化;用步骤4产生的分类函数进行分类(多分类问题,采用一对一投票策略,归位得票最多的一类);输出匹配度最高的一个
所属分类:
其它
发布日期:2018-04-15
文件大小:6291456
提供者:
qq_28260151
基于PCA算法实现人脸识别(完整代码文件,附操作说明、演示视频)
1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别;读取人脸数据库;主成分分析法降维并去除数据之间的相关性;数据规格化;SVM训练(选取径向基和函数);读取测试数据、降维、规格化;用步骤4产生的分类函数进行分类(多分类问题,采用一对一投票策略,归位得票最多的一类);输出匹配度最高的一个
所属分类:
其它
发布日期:2018-12-15
文件大小:6291456
提供者:
xiaobingge2018
MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络.zip
MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码)包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。 MATLAB神经网络30个案例分析(高清+源码) 该书共有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。 本书可作为本科毕业设计
所属分类:
Android
发布日期:2019-05-27
文件大小:30408704
提供者:
nui111
用faruto工具箱用Matlab的SVM预测出来的是定值怎么回事-renliantest.rar
用faruto工具箱用Matlab的SVM预测出来的是定值怎么回事-renliantest.rar load renliantest; %% 归一化预处理 [train_scale,test_scale] = scaleForSVM; %% 降维预处理 [train_pca,test_pca] = pcaForSVM; %% 参数c和g寻优选择 [bestacc,bestc,bestg] = SVMcgForClass; %% predict after pca model = svmtrai
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-13
文件大小:668672
提供者:
weixin_39840387
matlab中的微分方程-matlab中的微分方程.doc
matlab中的微分方程-matlab中的微分方程.doc 1510 matlab中的微分方程 第1节 Matlab能够处理什么样的微分方程? Matlab提供了解决包括解微分方程在内的各种类型问题的函数: 1. 常规微分方程(ODEs)的初始值问题 初值问题是用MATLAB ODE求解器解决的最普遍的问题。初始值问题最典型的是对非刚性度(?nonstiff)问题应用ODE45,对刚性度(?stiff)问题采用ODE15S。(对于stiffness的解释,请参照“什么是Stiffness”一
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-13
文件大小:41984
提供者:
weixin_39840650
基于PCA算法实现人脸识别(完整代码,附操作说明、演示视频)
1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别;读取人脸数据库;主成分分析法降维并去除数据之间的相关性;数据规格化;SVM训练(选取径向基和函数);读取测试数据、降维、规格化;用步骤4产生的分类函数进行分类(多分类问题,采用一对一投票策略,归位得票最多的一类);输出匹配度最高的一个
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-02-12
文件大小:6291456
提供者:
lcmsir
基于主成分分析(PCA)的人脸识别实验设计
本科期间做的一个课程设计,觉得比较好玩,现将之记录下来。其中包含实验所用图库及源程序。 实验目的: (1)学习主成分分析(PCA)的基础知识; (2)了解PCA在人脸识别与重建方面的应用; (3)认识数据降维操作在数据处理中的重要作用; (4)学习使用MATLAB软件实现PCA算法,进行人脸识别,加深其在数字图像处理中解决该类问题的应用流程。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-06-25
文件大小:22020096
提供者:
qq_42091428
基于多源信息的数控机床故障诊断系统的设计与实现
针对数控机床内部结构复杂,故障件相互耦合及容易发生多重故障的问题,提出了一种基于多源信息的数控机床故障诊断系统。首先使用加速度传感器、噪声传感器和温度传感器采集滚珠丝杠副和滚动轴承的振动、温度与噪声等多源复合信号;然后,提取信号的时域、频域和时频域特征,同时为了降低信号分析的难度,使用局部线性嵌入算法LLE进行特征降维,提取有用的特征;最后,结合支持向量机和遗传优化算法进行故障诊断与分类。基于MATLAB和LabVIEW的仿真测试结果表明,所提出的方法能大幅提高故障诊断率,具有一定的可行性及有效
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-26
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38551938
数据压缩第二次作业
作业2:主成分分析:步骤、应用及代码实现。代码可以用任何你熟悉的编程语言。 主成分分析的步骤: 1.利用原矩阵计算出协方差矩阵; 2.求出矩阵的特征值和特征向量; 3.矩阵对角化(特征值由大到小从上到下排列); 4.数据降维,生成降维后的新的矩阵。 主成分分析的应用:主成分分析作为基础的数学分析方法,其实际应用十分广泛,比如人口统计学、数量地理学、分子动力学模拟、数学建模、数理分析等学科中均有应用,是一种常用的多变量分析方法。 Matlab代码实现: Matlab中有corrcoef函数用于求矩
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:32768
提供者:
weixin_38694023