完整的模式識(shí)別庫(kù)，包括矩陣運(yùn)算，各種模式識(shí)別算法，如K均值、SVM、RVM、NN、LDA等
標(biāo)簽： 模式識(shí)別
上傳時(shí)間： 2016-04-02
上傳用戶：vodssv
RON 在資源分配網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程中引入了滑動(dòng)窗口和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在線優(yōu)化的思想，使網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)最 近一段時(shí)間內(nèi)的誤差信息自動(dòng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，從而使RBF網(wǎng)既能在線適應(yīng)對(duì)象的變化
標(biāo)簽： RON 資源分配 網(wǎng)絡(luò) 窗口
上傳時(shí)間： 2014-01-19
上傳用戶：diets
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，包含SVM和NPA、"one-against-all" 、"one-against-one" 算法，有大量的例子。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 工具箱
上傳時(shí)間： 2016-04-23
上傳用戶：xhz1993
基于MATLAB實(shí)現(xiàn)的說(shuō)話人識(shí)別程序，分別用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，對(duì)語(yǔ)音文件進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，效果不錯(cuò)。~..~ 下面說(shuō)明一下bprengong程序： 數(shù)據(jù)分別用來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試兩部分。 具體程序分為兩部分，第一部分為：計(jì)算識(shí)別模型 變量v是mfcc處理以后的矢量。因?yàn)閿?shù)據(jù)可能長(zhǎng)短不一，所以放在同一進(jìn)行截取。p的每一行代表一個(gè)語(yǔ)音數(shù)據(jù)（共15個(gè)）。變量Pr為每一行的最大最小值。變量T為目標(biāo)值。輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)為15。 在訓(xùn)練階段，如果用于訓(xùn)練的輸入訓(xùn)練樣本的類別標(biāo)號(hào)為i（即語(yǔ)音數(shù)據(jù)的標(biāo)號(hào)），則訓(xùn)練時(shí)設(shè)第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的期望輸出設(shè)為1。其余節(jié)點(diǎn)期望輸出均為0。 在識(shí)別時(shí)，當(dāng)一個(gè)未知類別的樣本作用到輸入端時(shí)，考查各輸出節(jié)點(diǎn)的輸出，并將這個(gè)樣本的類別判定為輸出值最大的那個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的類別。
上傳時(shí)間： 2016-05-23
上傳用戶：釣鰲牧馬
c編寫(xiě)的glpk數(shù)學(xué)工具使用，基于svm思想
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬(wàn)的
介紹神經(jīng)PID控制，包括：基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等PID整定的講解和相關(guān)的源代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-16
上傳用戶：edisonfather
用matlab編寫(xiě)的源程序，作用是對(duì)線性svm分類器參數(shù)C的最佳值選擇，以此更好的對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。
上傳時(shí)間： 2016-06-01
上傳用戶：zhangyigenius
libsvm 2.32版源碼，一個(gè)SVM(支持向量機(jī))的源碼以及可執(zhí)行程序
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶：lz4v4
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)matlab源程序，RBF網(wǎng)絡(luò)的。
標(biāo)簽： matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源程序
上傳時(shí)間： 2016-06-07
上傳用戶：gengxiaochao
一個(gè)外國(guó)人寫(xiě)的人臉檢測(cè)程序，用到svm,pca,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),還不錯(cuò)
上傳時(shí)間： 2016-06-13
上傳用戶：遠(yuǎn)遠(yuǎn)ssad
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