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dataset2.rar - 用于授课过程中的简单mysql的数据库的数据集,用于基础篇
数字识别测试代码.rar - 用minst数据集,和训练出来的模型,现用于测试,得到正确率和测试
数字识别训练代码.rar - 是美国开源的手写体数字识别的数据集,一共10000个数据图片,可拆分用于训练
决策树.rar - 对数据集进行分类,用决策树的python算法进行分类,最终得到一个结果树
bp神经网络.zip - 对minist数据集进行手写体数字识别,得到识别率、训练时间和单个测试的输入输出。

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GAP-RBF.zip - 模糊神经网络逼近与分类,模糊规则提取,快速增长与删减网络。
yuqunsuanfa.rar - 使用了缩短视野和步长的改进人工鱼群算法,对于学习人工鱼群算法的人们很有帮助!
Work.rar - 改进型人工鱼群算法,相关论文发表于核心期刊
神经网络入门13课源码.zip - 神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM ) 第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM ) 第八课 决策树与随机森林 第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA ) 第十课 粒子群优化( Particle Swarm Optimization, PSO )算法 第十一课 蚁群算法( Ant Colony Algorithm, ACA ) 第十二课 模拟退火算法( Simulated Annealing, SA ) 第十三课 降维与特征选择
MATLAB神经网络43个案例分析.zip - 本书共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,本书还介绍了MATLAB R2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性,如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等
MATAB神经网络30个案例分析.zip - 该PDF共有30个MATLAB神经网络的案例,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。本PDF作为本科毕业设计、研究生项日设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
MATLAB神经网络43个案例分析-ri.zip - 本书论述在MATLAB环境下如何实现神经网络,包括了常用的神经网络及相关理论,如BP神经 网络、RBF神经网络、SVM、SOM神经网络、灰色神经网络、决策树、随机森林、小波神经网络、NARX神经网络等以及各种优化算法与神经网络的结合。
jianzhi.rar - 神经元网络结构优化和调整的剪枝算法程序源码(附带中文解释)
PSA_RBF.rar - 一个粒子群算法、遗传算法优化RBF径向基神经网络源代码,可直接使用。
PSO_lssvm_prediction.rar - pso lssvm回归预测,使用的MATLAB程序,pso_lssvm 回归预测,预测效果很好。
BPRBF非线性回归.zip - RBF、BP神经网络是常见且相对简单的人工神经网络,可用于解决非线性分类、回归问题。此处用来解决非线性回归问题。
RBP.zip - 本案例主要以汽油辛烷值预测,利用RBF神经网络进行对数据进行回归拟合。
RBF.zip - 径向基网络预测模型 可以预测线性回归 挺简单的
NeuralNetwork_RBF.rar - RBF型神经网络在分类与回归中的应用,有详尽的说明和指导
NeuralNetwork_RBF_Regression.rar - rbf神经网络用于回归的matlab程序,修改数值就可适用
RBF神经网络回归模型.zip - RBF神经网络的一个回归模型,希望对大家有所帮助
RBF-NN.rar - RBF网络的回归,非线性函数回归的实现.很有用的。
GA_RBF_SVM.zip - 粒子群优化SVM参数 遗传算法优化SVM参数
nnprune.rar - This function applies the Optimal Brain Surgeon (OBS) strategy for % pruning neural network models of dynamic systems. That is networks % trained by NNARX, NNOE, NNARMAX1, NNARMAX2, or their recursive % counterparts.

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