主要研究了室内自主移动机器人基于激光传感器在未知环境下的地图创建的问题。分析了目前地图创建的方法，采用一种分层聚类的方法从原始激光测量数据中提取直线特征，并计算直线特征参数的方差矩阵，最后通过Matlab仿真以及在带有激光型号为lms200的MT-r机器人进行物理实验验证了其可行性。结果所得为机器人实时定位和SLAM提供了理论依据。
上传时间： 2013-11-02
上传用户：lansedeyuntkn
第八章 labview的编程技巧 本章介绍局部变量、全局变量、属性节点和其他一些有助于提高编程技巧的问题，恰当地运用这些技巧可以提高程序的质量。 ８．１ 局部变量 严格的语法尽管可以保证程序语言的严密性，但有时它也会带来一些使用上的不便。在labview这样的数据流式的语言中，将变量严格地分为控制器（Control）和指示器（Indicator），前者只能向外流出数据，后者只能接受流入的数据，反过来不行。在一般的代码式语言中，情况不是这样的。例如我们有变量a、b和c，只要需要我们可以将a的值赋给b，将b的值赋给c等等。前面所介绍的labview内容中，只有移位积存器即可输入又可输出。另外，一个变量在程序中可能要在多处用到，在图形语言中势必带来过多连线，这也是一件烦人的事。还有其他需要，因此labview引入了局部变量。
上传时间： 2013-10-27
上传用户：xieguodong1234
针对数据在性态和类属方面存在不确定性的特点，提出一种基于模糊C 均值聚类的数据流入侵检测算法，该算法首先利用增量聚类得到网络数据的概要信息和类数，然后利用模糊C均值聚类算法对获取的数据特征进行聚类。实验结果表明该算法可以有效检测数据流入侵。
上传时间： 2015-01-03
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针对函数优化问题，提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度，选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类，利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中，数值结果比较表明，提高了算法搜索能力，全局最优解的精度和收敛速度。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：hxy200501
自组织 Kohonen 映射程序，当一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
上传时间： 2014-01-07
上传用户：hn891122
:<<数据挖掘--实用机器学习技术及java实现>>一书的配套源程序，结合数据挖掘和机器学习的知识,以java语言实现了具有代表性的各类数据挖掘方法.例如:classifier中的ZeroR.OneR.NaiveBayes.DecisionTable.IBK.C45,还有聚类,数据预处理等
上传时间： 2014-01-15
上传用户：阳光少年2016
本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数线性模型等内容。第４篇试验设计与回归分析，介绍了回归分析的种类和选用方法、简单直线回归、多项式回归、简单曲线回归、多元线性回归、协方差分析、直接试验设计及其资料的回归分析等有关内容。第５篇生存分析，介绍了生存资料的特点、生存时间函数和生存分析 方法的分类等基本概念；生存资料的非参数分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和参数模型的回归分析方法。第６篇多元统计分析，介绍了主成分分析、因子分析、对应分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析。
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上传时间： 2013-12-19
上传用户：zyt
开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
标签： Self-Organizing feature Matlab Map
上传时间： 2015-03-19
上传用户：杜莹12345
Kohonen的SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。
上传时间： 2015-03-22
上传用户：450976175
模式识别的作业代码，VC开发，主要是线性分类识别和聚类（基本K-平均算法）的实践，功能比较简单，还有带完善
上传时间： 2015-03-26
上传用户：123456wh
