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，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，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，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，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，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，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
上傳時間： 2015-05-23
上傳用戶：tyler
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，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
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，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
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