说明：应用背景前馈神经网络，是一个和，人工神经网络，其中的单位之间的联系，而不是和，形成一个和，有向周期。这是不同的，经常性的神经网络。前馈神经网络是第一个和最简单的类型的人工神经网络设计。在这个网络中，信息只有一个方向移动，向前，从输入节点，通过隐藏节点（如果有的话）和输出节点。网络中没有循环或循环多层...

matlab 前馈 神经网络

说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：粒子群优化（PSO）依靠其学习策略指导其搜索方向。传统上，每个粒子利用其历史最好的体验，并通过线性 叠加及其邻近地区的最佳体验。这种学习策略是容易使用的，但在复杂的问题空间搜索时是低效的。因此，在 设计学习策略，可以利用以前的搜索信息（经验）更有效地已成为最突出和活跃的粒子群算法研究课题之一...

matlab 人工智能 计算

说明：用MATLAB完成的小波变换程序和通过阈值对图像进行压缩的过程，我和很多同学都是在学习的同时习惯的，是一个后来逐渐了解小波的问题和MATLAB编写的程序。所以我愿意亲身遇到并用自己的经验和我们一起解决问题，希望对同样的问题有一定的帮助。

matlab 程序 通过 阈值 完成 变换

说明：VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,...

VC维理论 最小化准则

说明：[17,18,19,20,21] 的应用程序。智力不给外面，从系统，但系统通过学习获得的新方法已被证明更多成功的 [11,22]。与学习控制系统发展的一个主要困难是事实我们不知道一个先验期望的控制行动，即控制器的输出。然而，我们有评价整体系统性能的措施。为克服这个问题的各种方法已经使用 [22]。几...

matlab pid 模糊 具有

说明：资源描述1.1 动态规划的发展及研究内容 动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。20 世纪50 年代初R. E. Bellman 等人在研究多阶段决策过 程(multistep decision...

matlab 规划 动态

说明：0-1整数规划有很广泛的应用背景，比如指派问题，背包问题等等，实际上TSP问题也是一个0-1问题，当然这些问题都是NP问题，对于规模较大的问题用穷举法是没有办法在可接受的时间内求得最优解的，本程序只不过是一个练习，得意之处是用递归法把所有解都排列出来。另：胡运权所著的《运筹学基础及应用（第三版）》第...

整数规划

说明：应用背景这个代码是和问题，使用伪；因此，基本的机器学习问题。关键技术这个代码使MATLAB  ； 和机器学习的基本；为何如此相同！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

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说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

matlab svm 源代码 基于 支持 向量