资源列表
[matlab例程] EEG-Emotion-classification-master
说明:DEAP数据集下的情绪识别分类,包括特征提取和分类(Emotion recognition classification based on deap data set, including feature extraction and classification)<hjcupupup> 在 2025-06-22 上传 | 大小:3.85mb | 下载:0
[matlab例程] MATLAB车牌自动识别&门禁管理系统
说明:车牌识别系统,包括读取摄像头车牌图片,处理识别车牌,匹配内部存储车牌号数据库,自动给出是否允许进入的指令。已整合成界面,全面强大<392813912@qq.com> 在 2020-02-09 上传 | 大小:3.17mb | 下载:0
[人工智能/神经网络/遗传算法] MATLAB神经网络手写数字识别(GUI,论文)
说明:本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片,通过截取某个数字,进行预处理,经过bp网络训练,得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字,英文字符等课题。(This project is based on Matlab bp neural network Handwritten digit recognition system. With GUI human-computer interactive interface. Read in the<www.wobishe.com> 在 2025-06-22 上传 | 大小:530kb | 下载:1
[matlab例程] SMC-and-Fuzzy-logic-controller-for-AUV-master
说明:AUV控制仿真,滑模控制,模糊控制,对于水下无人平台仿真有挺大的参考意义(AUV control simulation, Sliding mode control, It has great reference significance for the simulation of underwater unmanned platform)<小灰狼_58> 在 2025-06-22 上传 | 大小:809kb | 下载:2
[matlab例程] KELM
说明:核极限学习机是一种单隐层前馈神经网络(the single-hidden layer feedforward neural networks,SLFNs),其只需要设置隐藏层节点数,然后采用最小二乘法计算出权值即可。因此,核极限学习机在学习速度和泛化能力上具有很大优势。(Kernel limit learning machine is a single hidden layer feedforward neural networks (slfns). It only needs to set t<chenfeng1> 在 2025-06-22 上传 | 大小:35kb | 下载:3
[生物技术] BRIG-0.95-dist
说明:BRIG is a cross-platform desktop application written in Java,<JessicaYi> 在 2025-06-22 上传 | 大小:12.24mb | 下载:0
[数据挖掘] node2vec-master-python3
说明:斯坦福大学的node2vec模型,做图嵌入的,说明很详细分享一下,,原文件是Python2做的,我改的Python3的,分享一下(The node2vec model of Stanford University is embedded in the diagram, and the descr iption is shared in detail. The original file is made by Python 2, and my modified version of Python<ytdhblk> 在 2025-06-22 上传 | 大小:9kb | 下载:0
[数值算法/人工智能] 分数阶lyapunov指数
说明:canculate the Fractional nolinear system lyapunov Exponments<卡西莫多de礼物> 在 2025-06-22 上传 | 大小:16.42mb | 下载:0
[matlab例程] NSGA
说明:多目标遗传算法是NSGA-II[1](改进的非支配排序算法),该遗传算法相比于其它的多目标遗传算法有如下优点:传统的非支配排序算法的复杂度为 ,而NSGA-II的复杂度为 ,其中M为目标函数的个数,N为种群中的个体数。引进精英策略,保证某些优良的种群个体在进化过程中不会被丢弃,从而提高了优化结果的精度。采用拥挤度和拥挤度比较算子,不但克服了NSGA中需要人为指定共享参数的缺陷,而且将其作为种群中个体间的比较标准,使得准Pareto域中的个体能均匀地扩展到整个Pareto域,保证了种群的多样性<浅浪> 在 2025-06-22 上传 | 大小:16kb | 下载:0