提出一种新的算法：逆主元法，利用高斯点扩展函数的特性，在径向基神经网络的模型下，对图像进行盲目复原。
标签： 算法
上传时间： 2015-07-21
上传用户：日光微澜
提供了常用的优化算法，包括约束变尺度法，拟牛顿法，遗传算法，多目标优化算法，Hookjeeves算法等多种算法。使用时先写好优化模型，生成相应的dll此优化库可以根据选择的算法对优化模型进行优化求解。
标签： 优化算法
上传时间： 2015-08-13
上传用户：851197153
清华人工神经网络电子讲稿.介绍人工神经网络及其基本网络模型，使学生了解智能系统描述的基本模型掌握人工神经网络的基本概念、单层网、多层网、循环网等各种基本网络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题.掌握软件实现方法。
上传时间： 2014-01-21
上传用户：dongbaobao
LVQ算法( Learning Vector Quantization，学习矢量量化网络)是一种基于模型（神经网络）的方法，本实验要实现的是对LVQ改进的聚类方法——MLVQ（闫德勤等人提出）。该方法克服了LVQ算法对初值敏感的问题和广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章)
标签： Quantization Learning Vector LVQ
上传时间： 2015-08-31
上传用户：youke111
机器学习中的E M算法，本代码是基于高斯混合模型的E M 算法聚类。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：jcljkh
这是一个高速多维插值算法。当我们建模以后，原始的算法可能极为复杂和低速，在现有的计算条件下要得到最终的结果甚至要让我们等白了头，而该模块可以让复杂低速的计算变得简单迅速，甚至瞬间得到结果。它的原理是通过原始模型算法计算出有限的栅格节点，构建出一个多维栅格，而后可以无限次的对多维输入值瞬间得出对应的输出值，而得到的结果跟通过原始算法得到的结果相差无几。 并且，该模块还提供了对输入、输出值的校准功能。 该模块限定的输入、输出值为８位或16位的整数，浮点的计算也可以先变换为整数后再进行高速处理，得到结果后再反变换回去，这对于绝大多数采样是完全足够的。 该模块中包含了足够的源文件，都是以标准C编制的，可以在任何编译环境下进行编译，并且还有调用例子供参考。接口定义见imdi.h文件。
上传时间： 2015-09-29
上传用户：han_zh
本文对几何模型匹配方法进行了研究，提出了一套完整的人脸定位算法。在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究
上传时间： 2013-12-25
上传用户：lixinxiang
这是一个非常简单的遗传算法源代码，对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。
上传时间： 2013-12-20
上传用户：luke5347
这是一个非常简单的遗传算法源代码，代码保证尽可能少，实际上也不必查错。对一特定的应用修正此代码，用户只需改变常数的定义并且定义“评价函数”即可。注意代码 的设计是求最大值，其中的目标函数只能取正值；且函数值和个体的适应值之间没有区别。该系统使用比率选择、精华模型、单点杂交和均匀变异。如果用 Gaussian变异替换均匀变异，可能得到更好的效果。代码没有任何图形，甚至也没有屏幕输出，主要是保证在平台之间的高可移植性。读者可以从ftp.uncc.edu, 目录 coe/evol中的文件prog.c中获得。要求输入的文件应该命名为‘gadata.txt’；系统产生的输出文件为‘galog.txt’。输入的 文件由几行组成：数目对应于变量数。且每一行提供次序——对应于变量的上下界。如第一行为第一个变量提供上下界，第二行为第二个变量提供上下界，等等。
上传时间： 2015-10-16
上传用户：曹云鹏
经典的模遗传算法的合集，是我在参加数学模型大赛时收集的，比较有用
上传时间： 2014-11-23
上传用户：hustfanenze
