[人工智能/神经网络/遗传算法] 8

说明：GRNN的数据预测—基于广义回归神经网络的货运量预测
<kyh> 在 2024-10-11 上传 | 大小：7168 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] annual

说明：经典算法，模拟退火,十分实用，适合有一定Matlab基础的人-a very good algorithm
<yiming> 在 2024-10-11 上传 | 大小：3004416 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] elman

说明：Elman神经网络动态非线性系统建模，程序及simulink模型-Elman neutural network modeling for dynamic non-linear system,including program and simulink model
<frostinfall> 在 2024-10-11 上传 | 大小：31744 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] bpnn2

说明：vc编写的BP神经网络类，做字符识别的朋友可以用得上了-vc prepared by BP neural network class, do character recognition can actually be put to a friend
<hys> 在 2024-10-11 上传 | 大小：342016 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] m471

说明：pid神经网络控制控制代码，用于pid神经网络的仿真-pid control code neural network control, neural network simulation for the pid
<郑曦> 在 2024-10-11 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] m472

说明：多变量pid神经网络控制仿真程序，用于多变量时的控制-Neural network control of multivariable pid simulation program for multi-variable control
<郑曦> 在 2024-10-11 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] m571a

说明：连续系统的pid参数整定，利用神经网络的方法-Continuous system pid tuning, the neural network method
<郑曦> 在 2024-10-11 上传 | 大小：2048 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] m343z

说明：基于连续Hopfield网络的线性系统辨识。-Hopfield network based on continuous linear system identification.
<郑曦> 在 2024-10-11 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] m354z

说明：基于CMAC网络的非线性系统辨识。用于实现对非线性系统的辨识作用-CMAC network based nonlinear system identification. For the realization of the role of the nonlinear system identification
<郑曦> 在 2024-10-11 上传 | 大小：1024 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] m355z

说明：基于PID网络的非线性动态系统辨识。用于对非线性系统的辨识-PID-based nonlinear dynamic system identification network. For the identification of nonlinear systems
<郑曦> 在 2024-10-11 上传 | 大小：1024 | 下载：0

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

说明：基于遗传算法的移动机器人路径规划，发表在EI上的-Based on genetic algorithms for mobile robot path planning, published in the EI
<张碧丛> 在 2024-10-11 上传 | 大小：3945472 | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] datamining

说明：以microsoft.com网站的一组处理后的web日志为数据（ftp://ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-databases/anonymous/），利用并根据实际情况改进了聚类分析基于划分的方法类中最基本的Kmeans和Kmedoids方法，对下载数据集的一个采样(5000samples,294 attributes per sample)进行了简单的聚类分析，以期望找出有用的用户访问模式。
<方四> 在 2024-10-11 上传 | 大小：63488 | 下载：0