日立SH-2 CPU核的VERLOG源碼，可在ISE6上綜合，有說明文檔
標簽： VERLOG CPU SH 日立
上傳時間： 2015-03-17
上傳用戶：開懷常笑
優化算法,可有通過考察所構建模型來組合自己的函數功能,有選擇的提供程序
標簽： 優化算法 建模 函數 組合
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：jiahao131
K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m，其中n為樣本數，k為類別數，m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優的缺點，本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。
標簽： 均值聚類 聚類 算法 批處理
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
自組織系統Kohonen網絡模型。對于Kohonen神經網絡，競爭是這樣進行的：對于“贏”的那個神經元c，在其周圍Nc的區域內神經元在不同程度上得到興奮，而在Nc以外的神經元都被抑制。網絡的學習過程就是網絡的連接權根據訓練樣本進行自適應、自組織的過程，經過一定次數的訓練以后，網絡能夠把拓撲意義下相似的輸入樣本映射到相近的輸出節點上。網絡能夠實現從輸入到輸出的非線性降維映射結構：它是受視網膜皮層的生物功能的啟發而提出的。~..~
標簽： Kohonen 自組織 神經網絡
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：ghostparker
由于K－均值聚類算法局部最優的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優的特點。因此，用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明，平均每次對K結果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為0，因此正考慮采用凸包約束進行模擬聚類，相關工作正在進行。很快將奉獻給各位朋友。
標簽： 均值聚類 算法 局部
上傳用戶：hullow
k均值聚類算法源碼，比較經典，無解壓密碼
標簽： 均值聚類 算法 源碼
上傳時間： 2014-07-09
上傳用戶：lnnn30
一個支撐矢量機模型庫，詳細內容參看壓縮包內的FAQ
標簽： 矢量 模型庫
上傳時間： 2015-03-19
上傳用戶：moerwang
開發環境:Matlab 簡要說明:自組織特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，認為一個神經網絡接受外界輸入模式時，將會分為不同的區域，各區域對輸入模式具有不同的響應特征，同時這一過程是自動完成的。各神經元的連接權值具有一定的分布。最鄰近的神經元互相刺激，而較遠的神經元則相互抑制，更遠一些的則具有較弱的刺激作用。自組織特征映射法是一種無教師的聚類方法。
標簽： Self-Organizing feature Matlab Map
上傳用戶：杜瑩12345
介紹了一種在DSP 仿真環境下,采用C 語言對FLA SH 進行在系統編程( ISP)的 方法,同時介紹了TM S320VC5402 的Boo t loader 原理,給出了DSP 的并行FLA SH 引導功能實現 方案,并且給出了一個簡單的測試實例
標簽： DSP FLA loader 5402
上傳時間： 2014-10-12
上傳用戶：caixiaoxu26
是K均值算法的一個Linux下的編譯的程序,用標準C++編寫的
標簽： Linux K均值算法 編譯 程序
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：aa54
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