资源下载 > 智能算法
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BP学习算法应用
BP学习算法应用——模式分类 应用动量BP学习算法对UCI提供的经典数据库——鸢尾属植物数据库进行分类，速度快，精度高。iris.arff为数据库文件，可用Weka数据挖掘软件打开。Iris.csv为源代码读取的数据文件，通过Weka软件转换得到。将源文件Iris_classify.m和Iris.csv文件放入matlab的work文件夹中直接运行即可。 -
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分支定界法(branch-and-board method)进行特征的选择
在模式识别应用中，用分支定界法(branch-and-board method)进行特征的选择。该程序在matlab环境下实现了该算法，以从六个特征中选择两个最佳特征为例 -
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ID3决策树+随机森林算法生成决策森林
ID3决策树+随机森林算法生成决策森林，采用投票机制进行决策；有训练数据aaa和测试数据bbb；非常适合机器学习的初学者 -
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基于蚁群算法求解对称非对称旅行商问题
应用背景 蚁群算法最早用来求解TSP问题，并且表现出了很大的优越性，因为它分布式特性，鲁棒性强并且容易与其它算法结合，但是同时也存在这收敛速度慢，容易陷入局部最优（local optimal）等缺点。 TSP问题（Travel Salesperson Problem，即旅行商问题或者称为中国邮递员问题），是一种，是一种NP-hard问题，此类问题用一般的算法是很大得到最优解的，所以一般需要借助一些启发式算法求解，例如遗传算法（GA），蚁群算法（ACO），微粒群算法（PSO）等等。 关键技术 -
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