文件名称:intelligence-algorithm26-30examples

  • 所属分类:
  • matlab例程
  • 资源属性:
  • [Matlab] [源码]
  • 上传时间:
  • 2012-11-26
  • 文件大小:
  • 308kb
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matlab 智能算法30个案例分析26-30例的代码-intelligent algorithm matlab analysis of 30 cases, 26-30 cases of code
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mat

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matlab intelligence algorithm 30 examples 26-30examples

.......................................................\chapter26

.......................................................\.........\chapter26

.......................................................\.........\.........\iris_data.mat

.......................................................\.........\.........\main.m

.......................................................\.........\第26章 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别.files

.......................................................\.........\.......................................................\main_01.png

.......................................................\.........\.......................................................\main_02.png

.......................................................\.........\.......................................................\main_03.png

.......................................................\.........\第26章 有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别.htm

.......................................................\chapter27

.......................................................\.........\chapter27

.......................................................\.........\.........\main.m

.......................................................\.........\.........\water_data.mat

.......................................................\.........\第27章 无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别.htm

.......................................................\chapter28

.......................................................\.........\chapter28

.......................................................\.........\.........\BreastTissue_data.mat

.......................................................\.........\.........\main.m

.......................................................\.........\第28章 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断.files

.......................................................\.........\...................................................................\main_01.png

.......................................................\.........\第28章 支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断.htm

.......................................................\chapter29

.......................................................\.........\chapter29

.......................................................\.........\.........\concrete_data.mat

.......................................................\.........\.........\main.m

.......................................................\.........\第29章 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测.files

.......................................................\.........\.......................................................\main_01.png

.......................................................\.........\.......................................................\main_02.png

.......................................................\.........\.......................................................\main_03.png

.......................................................\.........\第29章 支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测.htm

.......................................................\chapter30

.......................................................\.........\chapter30

.......................................................\.........\.........\elmpredict.m

.......................................................\.........\.........\elmtrain.m

.......................................................\.........\.........\iris_data.mat

.......................................................\.........\.........\main.m

.......................................................\.........\.........\spectra_data.mat

.......................................................\.........\第30章 极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究.files

.......................................................\.........\.......................................................\main_01.png

.......................................................\.........\.......................................

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