[人工智能/神经网络/遗传算法] processFFNN

说明：Progran For process forward neural network
<arun > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] NeuralNetwork_RBF

说明：RBF神经网络实现，MATLAB平台。附训练和测试数据(RBF neural network implementation, MATLAB platform. With training and test data)
<洛克刘 > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] Differential Evolution

说明：包含了可用的差分进化算法代码，可以运行在matlab2010以上的版本(Contains the available differential evolution code)
<uo07s > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] BP神经网络预测

说明：神经网络工具箱，能够用来预测交通流量，代码中显示了实现的步骤(neural network toolbox)
<哎哎哎2 > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] kMeans

说明：聚类分析，是机器学习与人工智能的一个重要算法(Clustering analysis is an important algorithm for machine learning and artificial intelligence)
<shenabcd > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] COPRA

说明：Finding overlapping communities in networks by label propagation论文中基于LPA的扩展算法COPRA，可以用于重叠社区的发现(COPRA, an extension algorithm based on LPA, can be used to discover overlapping communities)
<短岛的白雪 > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] tensorflow_cov_mnist

说明：基于tensorflow的mnist数据集卷积神经网络简单代码实现。(MNIST dataset based on tensorflow convolutional neural network simple code implementation)
<qdensh > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] DE

说明：实现差分进化算法的python程序，并提供了一个main.py的实例供参考。(We finish the differential evolution algorithm by python, and provide a simple example for reference.)
<@tuan > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] Model

说明：倒立摆matlab模型，用于神经网络学习，强化学习等建模(matlab model for inverted pendulum)
<keji > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：1

[人工智能/神经网络/遗传算法] FCM.m

说明：使用模糊C均值算法对数据集进行聚类分析，效果良好。(The fuzzy C means algorithm is used to cluster the data sets, and the results are good.)
<cindy_gao > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] nn-glyunshu

说明：以一道例题说明神经网络拟合算法的MATLAB程序代码(To illustrate an example of neural network fitting algorithm MATLAB program code)
<回音笑客 > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] R

说明：本文分别利用逻辑回归、决策树和随机森林三种模型针对员工是否会过早离职问题进行探究，结果显示三种方法预测结果的精确度依次增加，分别为78.59%、96.8%和 99%，并且三种模型均显示员工演满意度是最重要的特征变量。(Predicting employee turnover)
<小情 > 在 2024-11-15 上传 | 大小：2kb | 下载：0