一个很好用的自适应人工神经网络模型库，包括ADALINE/RBF/多层前向等，另外内含Demo，更易上手
上传时间： 2014-12-22
上传用户：gonuiln
非线性分类，SVM理论为基础，调整参数改变分类（聚类的）边界的松紧程度
上传时间： 2014-01-03
上传用户：llandlu
libsvm的参数寻优程序。针对SVR提供full gridsearch方式的参数寻优，主要用于SVM回归预测
标签： gridsearch libsvm full SVR
上传时间： 2013-11-30
上传用户：1109003457
统计模式识别算法包，包括线性分类算法，SVM，PCA，LDA，EM，k-means分类等多种常用的模式识别算法。
上传时间： 2016-11-06
上传用户：stella2015
libsvm中文说明书，关于流行的SVM软件libsvm的详细说明，有助于大家的阅读理解。
上传时间： 2013-12-10
上传用户：asddsd
线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网格，Elman神经网络，RBF神经网络；在模型应用模块中实现了六种实际应用：RBF网络的船用柴油机故障诊断，BP网络的齿轮箱故障诊断，SOM网络的回热系统故障诊断，BP网络的设备状态分类器，SOM网络的人口比例样本分类，SOM网络的土壤性状样本分类。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：vodssv
针对实际对象数学模型不明确而难以控制的问题,采用人工免疫网络的离散模 型与学习算法,将人工免疫系统与神经网络结构的优势相结合,提出了一种基于人工免疫 网络的模式识别算法,构造了对象识别的人工免疫网络模型.该算法综合了网络节点的定 位与参数调整以及对基函数的平滑因子实施调谐等功能,有效地解决了径向基函数 (RBF)神经网络模式识别的两个阶段任务,使模式识别的精度有较大的改进.采用两个不 同对象函数进行的仿真试验表明,该算法具有快速收敛性与较高的准确性.
上传时间： 2016-11-21
上传用户：远远ssad
人工智能 智能问题的很重要一点就是学习问题。如果解决了学习，计算机将在很大程度上 具有人的智能。博奕问题是最典型的智能问题，如果评价函数能够很好的学习， 并且是一种自学习，或许意味着学习问题的突破。当然，模式识别中的分界面是 需要学习的，特征恐怕也是需要学习的。SVM是学习的有益探索，不过还需要更完 备的学习理论。 我们现有的数学知识能够解决什么样的问题。当今的数学都是基于集合论的，然而 集合是不能自己产生新的东西的。因此发明到底是发明还是发现，或者说是集合外 还是集合内？当然这又和世界是确定的还是不确定的联系起来了。如果世界本质是 集合内的，智能就是发现；反之，智能就是创造。谁能给出证明。 人们往往说计算机没有情感。什么是情感？怎么用数学来描述情感？我想情感是和 美、丑联系起来的，因此首先需要对美进行数学的描述，就象对信息进行描述一样。 人们曾经辩论过美是客观的还是主观的，我想大家比较公认美有其客观载体吧。这 都需要数学的描述。
标签： 人工智能
上传时间： 2014-11-07
上传用户：youke111
基于稀疏网络的精选机器学习模型，相比SVM有更快和更精确的学习效果。
上传时间： 2013-12-30
上传用户：cc1
These instances, whenmapped to an N-dimensional space, represent a core set that can be used to construct an approximation to theminimumenclosing ball. Solving the SVMlearning problem on these core sets can produce a good approximation solution in very fast speed. For example, the core-vector machine [81] thus produced can learn an SVM for millions of data in seconds.
标签： N-dimensional whenmapped instances represent
上传时间： 2016-11-23
上传用户：lixinxiang
