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優(yōu)(yōu)化算法,模式識別

  • 本文件為用C語言實現(xiàn)的可實現(xiàn)廣義異或問題的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該問題是對標(biāo)準(zhǔn)異或問題的推廣。在標(biāo)準(zhǔn)異或問題中

    本文件為用C語言實現(xiàn)的可實現(xiàn)廣義異或問題的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該問題是對標(biāo)準(zhǔn)異或問題的推廣。在標(biāo)準(zhǔn)異或問題中,輸入X1和X2取離散量-1或+1,在廣義異或問題中,輸入(X1,X2)可以在區(qū)間[-1,+1] X [-1, +1]內(nèi)任意取值,而輸出為Y=sign(x1,x2),其中sign()為符號函數(shù),在區(qū)間[-1,+1] X [-1, +1]內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生500個訓(xùn)練樣本.本程序用標(biāo)準(zhǔn)BP網(wǎng)實現(xiàn)該分類問題.

    標(biāo)簽: 標(biāo)準(zhǔn) C語言 廣義 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

    上傳時間: 2015-05-03

    上傳用戶:清風(fēng)冷雨

  • 本書介紹計算機(jī)編程中經(jīng)常用到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

    本書介紹計算機(jī)編程中經(jīng)常用到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法,幾乎每個電腦程序,即使再簡單,也會用到數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其算法。本書是 Sams 出版,同類書還有Java 面向?qū)ο竽J皆O(shè)計之?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法 Data Structures And Algorithms In Java

    標(biāo)簽: 計算機(jī) 編程 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 算法

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:sxdtlqqjl

  • bp算法

    bp算法,網(wǎng)絡(luò)為1-5-2-2-1。函數(shù)為y=sin(3x)cosx+1。這是用c語言寫的,能運(yùn)行,可以畫圖,這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個作業(yè)。

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時間: 2014-01-06

    上傳用戶:qilin

  • 信息極大化算法

    信息極大化算法,用在模式識別中可以提高識別率。

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:黃華強(qiáng)

  • cootes提出的ASM算法的matlab實現(xiàn)。在cootes用于課堂使用的源代碼的基礎(chǔ)上改寫。改正了原來代碼中的一些錯誤

    cootes提出的ASM算法的matlab實現(xiàn)。在cootes用于課堂使用的源代碼的基礎(chǔ)上改寫。改正了原來代碼中的一些錯誤,加入了方便使用的樣本訓(xùn)練標(biāo)注保存環(huán)節(jié)。供圖像分析處理,模式識別,人工智能研究者使用。

    標(biāo)簽: cootes matlab ASM 算法

    上傳時間: 2015-05-10

    上傳用戶:ikemada

  • 更新說明: 此版本在版本1、2的基礎(chǔ)上做了2點重大改進(jìn) 1、改進(jìn)了PhaSpa2VoltCoef函數(shù)算法

    更新說明: 此版本在版本1、2的基礎(chǔ)上做了2點重大改進(jìn) 1、改進(jìn)了PhaSpa2VoltCoef函數(shù)算法,使得現(xiàn)算法的運(yùn)行速度約是原算法的4倍 2、改進(jìn)了volterra_train_lu函數(shù)算法,使得相對均方誤差提高了約1000倍,新算法不再需要對樣本做歸一化處理

    標(biāo)簽: PhaSpa2VoltCoef 版本 更新 函數(shù)

    上傳時間: 2014-01-02

    上傳用戶:z754970244

  • 文章通過對實序列快速傅里葉變換的算法推導(dǎo)及Mallat 算法原理的分析

    文章通過對實序列快速傅里葉變換的算法推導(dǎo)及Mallat 算法原理的分析,根據(jù)離散小波變換(DWT)算 法結(jié)構(gòu)特征,提出了一種離散小波的快速變換算法,給出了相應(yīng)的算法步驟。從數(shù)學(xué)理論上進(jìn)行了論證,并把該算法 應(yīng)用到靜態(tài)圖像處理中,得到了很好的快速和重建效果,具有一定的實用價值。 關(guān)鍵詞:小波分析;Mallat 算法;快速小波算法 圖像處理 中圖分類號:TN914 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 1 引言 小波分析是近十多年來迅速發(fā)展起來的新興學(xué)科和信號分析理論,是繼傅里葉分析方法之后的重 大突變。它具有時域局部化和頻域局部化的優(yōu)點,而且高頻端的時間間隔小(有著高的時間分辨率), 低頻端的時間間隔大(有著高的頻率分辨率),這與人的視覺機(jī)制由粗到細(xì)的認(rèn)識過程相一致,固而有 “數(shù)學(xué)顯微鏡”之稱,是進(jìn)行信號處理和分析的有效工具。特別是其多分辨率分析理論及其快速算法 ——Mallat 算法在數(shù)字信號處理和數(shù)字通信

    標(biāo)簽: Mallat 序列 快速傅里葉變換

    上傳時間: 2015-05-23

    上傳用戶:tyler

  • 模式識別

    模式識別,算法用于模式分類,采用了matlab自帶的接口函數(shù)

    標(biāo)簽: 模式識別

    上傳時間: 2014-01-25

    上傳用戶:15736969615

  • 二維的DBSCAN聚類算法

    二維的DBSCAN聚類算法,輸入(x,y)數(shù)組,搜索半徑Eps,密度搜索參數(shù)Minpts。輸出: Clusters,每一行代表一個簇,形式為簇的對象對應(yīng)的原數(shù)據(jù)集的ID

    標(biāo)簽: DBSCAN 二維 聚類算法

    上傳時間: 2015-06-01

    上傳用戶:sy_jiadeyi

  • 遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)是近幾年發(fā)展起來的一種嶄新的全局優(yōu)化算法

    遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)是近幾年發(fā)展起來的一種嶄新的全局優(yōu)化算法,它借 用了生物遺傳學(xué)的觀點,通過自然選擇、遺傳、變異等作用機(jī)制,實現(xiàn)各個個體的適應(yīng)性 的提高。這一點體現(xiàn)了自然界中"物競天擇、適者生存"進(jìn)化過程。1962年Holland教授首次 提出了GA算法的思想,從而吸引了大批的研究者,迅速推廣到優(yōu)化、搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)等方 面,并奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。 用遺傳算法解決問題時,首先要對待解決問題的模型結(jié)構(gòu) 和參數(shù)進(jìn)行編碼,一般用字符串表示,這個過程就將問題符號化、離散化了。也有在連續(xù) 空間定義的GA(Genetic Algorithm in Continuous Space, GACS),暫不討論。

    標(biāo)簽: Algorithm Genetic GA 算法

    上傳時間: 2015-06-08

    上傳用戶:stampede

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