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  資源簡介：包括Bayes分類器、線性分類器、非線性分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器等

  標(biāo)簽： Bayes 分類器 線性 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2017-08-13

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• BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器 程序有兩種運行狀態(tài)免費下載

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  標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類器 程序 狀態(tài)

  上傳時間： 2013-12-17

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• BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器C程序免費下載

  資源簡介：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器C程序

  標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類器 C程序

  上傳時間： 2013-12-18

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• 本程序用C語言實現(xiàn)了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決廣義異或問題。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法做成表決網(wǎng),可克服初始權(quán)值的影響,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來說:假設(shè)有N個獨立的子網(wǎng),采用絕對多數(shù)投票法,再假設(shè)每個子網(wǎng)以1-p的概率給出正免費下載

  資源簡介：本程序用C語言實現(xiàn)了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決廣義異或問題。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法做成表決網(wǎng),可克服初始權(quán)值的影響,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來說:假設(shè)有N個獨立的子網(wǎng),采用絕對多數(shù)投票法,再假設(shè)每個子網(wǎng)以1-p的概率給出正確結(jié)果,且網(wǎng)絡(luò)之間的錯誤不相關(guān),則表決系統(tǒng)發(fā)生錯誤的...

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 子網(wǎng) 程序 C語言

  上傳時間： 2015-05-03

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器做的分類器的源碼免費下載

  資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器做的分類器的源碼，適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初學(xué)者

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類器 源碼

  上傳時間： 2016-01-16

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• 用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行分類識別的matlab源代碼免費下載

  資源簡介：用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行分類識別的matlab源代碼

  標(biāo)簽： matlab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類器 分類

  上傳時間： 2014-12-08

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• 本文介紹了一種新的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器集成方法,適合學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)者參考免費下載

  資源簡介：本文介紹了一種新的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器集成方法,適合學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)者參考

  標(biāo)簽： 多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類器 集成方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2014-05-23

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器總結(jié)免費下載

  資源簡介：該文檔為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器總結(jié)文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2022-02-17

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• 一個很好的分類程序,里面有包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法等經(jīng)典的學(xué)習(xí)算法免費下載

  資源簡介：一個很好的分類程序,里面有包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),遺傳算法等經(jīng)典的學(xué)習(xí)算法

  標(biāo)簽： 分類 程序 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)算法

  上傳時間： 2013-12-26

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• 內(nèi)容包括:解線性代數(shù)方程組、插值、數(shù)值積分、待殊函數(shù)、函數(shù)逼近、隨機數(shù)、排序、特征值問題、數(shù)據(jù)擬合、方程求根和非線性方程組求解、函數(shù)的極值和最優(yōu)化、傅里葉變換譜方法、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述、解常微分方程組、兩免費下載

  資源簡介：內(nèi)容包括:解線性代數(shù)方程組、插值、數(shù)值積分、待殊函數(shù)、函數(shù)逼近、隨機數(shù)、排序、特征值問題、數(shù)據(jù)擬合、方程求根和非線性方程組求解、函數(shù)的極值和最優(yōu)化、傅里葉變換譜方法、數(shù)據(jù)的統(tǒng)計描述、解常微分方程組、兩點邊值問題的解法和解偏微分方程組。每一個...

  標(biāo)簽： 方程 函數(shù) 解線性 插值

  上傳時間： 2013-12-17

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• 統(tǒng)計模式識別、線性或非線性回歸以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法是數(shù)據(jù)挖掘的有效工具免費下載

  資源簡介：統(tǒng)計模式識別、線性或非線性回歸以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法是數(shù)據(jù)挖掘的有效工具，支持向量分類（support vector classification，簡稱SVC）算法是一個很有發(fā)展前景的方向。

  標(biāo)簽： 模式識別 回歸 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘

  上傳時間： 2014-02-16

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• 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器源碼免費下載

  資源簡介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器源碼，方便了初學(xué)者試驗?zāi)M，讓初學(xué)者初步認識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用價值

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼

  上傳時間： 2014-01-24

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類程序免費下載

  資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類程序，matlab編寫很實用，希望大家下載！

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 程序

  上傳時間： 2015-09-19

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• 阿紫網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)搶答器Ver1.0 我自己寫的一個很不錯的網(wǎng)絡(luò)搶答器免費下載

  資源簡介：阿紫網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)搶答器Ver1.0 我自己寫的一個很不錯的網(wǎng)絡(luò)搶答器，并有記分功能，可在局域網(wǎng)內(nèi)使用，程序沒有任何限制！

  標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò) Ver 1.0 搶答器

  上傳時間： 2013-12-21

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• SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類程序免費下載

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  標(biāo)簽： SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 程序

  上傳時間： 2013-12-06

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器的幾個例子免費下載

  資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器的幾個例子，matlab編程

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2016-03-17

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• som 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類小例 （將八組4維數(shù)據(jù)聚類）免費下載

  資源簡介：som 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類小例 （將八組4維數(shù)據(jù)聚類）

  標(biāo)簽： som 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 數(shù)據(jù)

  上傳時間： 2016-04-21

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• 一些個人編的簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類程序免費下載

  資源簡介：一些個人編的簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類程序，采用newc1,newlvq1等程序

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 程序

  上傳時間： 2014-12-20

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• Perception,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器免費下載

  資源簡介：Perception,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器，單元模塊

  標(biāo)簽： Perception 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2013-12-23

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• 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類實現(xiàn)免費下載

  資源簡介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類實現(xiàn)，在vs2005下實現(xiàn)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)有train.txt和test.txt讀入

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類

  上傳時間： 2017-05-21

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• 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 感知器 matlab免費下載

  資源簡介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 感知器 matlab

  標(biāo)簽： matlab 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2014-01-08

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• BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類應(yīng)用 簡單實用免費下載

  資源簡介：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類應(yīng)用 簡單實用，請多多下載

  標(biāo)簽： BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 簡單實用

  上傳時間： 2013-12-01

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• 【RT-Thread作品秀】基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型（百度API）汽車安全駕駛檢測代碼免費下載

  資源簡介：【RT-Thread作品秀】基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型（百度API）汽車安全駕駛檢測代碼

  標(biāo)簽： RT-Thread 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2021-12-13

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• 落煤殘存瓦斯量的確定是采掘工作面瓦斯涌出量預(yù)測的重要環(huán)節(jié),它直接影響著采掘工作面瓦斯涌出量預(yù)測的精度,并與煤的變質(zhì)程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露時間等影響因素呈非線性關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表示任意免費下載

  資源簡介：落煤殘存瓦斯量的確定是采掘工作面瓦斯涌出量預(yù)測的重要環(huán)節(jié),它直接影響著采掘工作面瓦斯涌出量預(yù)測的精度,并與煤的變質(zhì)程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露時間等影響因素呈非線性關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表示任意非線性關(guān)系和學(xué)習(xí)的能力,是解決復(fù)雜非線性、...

  標(biāo)簽： 瓦斯 環(huán)節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 精度

  上傳時間： 2015-03-12

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  標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 語音 特征 信號 分類

  上傳時間： 2018-01-11

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  資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例集。包括以下幾個程序單層線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實例、感知器神經(jīng)元解決較復(fù)雜輸入向量的分類問題、基于感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜的分類問題、數(shù)值分析程序matlab-GUI、用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近源程序、自組織特征映射應(yīng)用實例

  標(biāo)簽： matlab-GUI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 程序

  上傳時間： 2013-12-01

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• 利用雙層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理線性不可分的分類問題免費下載

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  標(biāo)簽： 雙層 分 分類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2013-12-22

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• Bayes network classifier toolbox 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器工具箱的bin文件免費下載

  資源簡介：Bayes network classifier toolbox 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器工具箱的bin文件

  標(biāo)簽： classifier network toolbox Bayes

  上傳時間： 2015-08-04

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• 提出了一種基于函數(shù)聯(lián)接的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理分類方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機場模型(GM RF)對紋理進行描述,模型參數(shù)即為紋理特征,參數(shù)估計采用最小平方誤差方法獲得.將估計參數(shù)作為表達紋理的特征向免費下載

  資源簡介：提出了一種基于函數(shù)聯(lián)接的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理分類方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機場模型(GM RF)對紋理進行描述,模型參數(shù)即為紋理特征,參數(shù)估計采用最小平方誤差方法獲得.將估計參數(shù)作為表達紋理的特征向量,用感知器網(wǎng)絡(luò)對特征進行分類,并且采用函數(shù)聯(lián)接的方式...

  標(biāo)簽： GM RF 函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2014-01-13

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• 基于感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜的分類問題免費下載

  資源簡介：基于感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜的分類問題

  標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類

  上傳時間： 2014-01-02

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