机器学习迷你书资料，经典书籍汇总，包括深度学习，聚类，人工智能等多个领域。
标签： machine learning 资料
上传时间： 2016-03-17
上传用户：heli0
基于密度的增量聚类算法DBSCAN算法实现C#（超实用）
上传时间： 2016-05-28
上传用户：cxyliuj
自己编写代码实现了kmeans算法，输入变量 data 为 N 行 m 列，每一行为一个数据点，num 表示聚类数目；输出变量 label 为 N 行 1 列， 表示对应的数据点属于哪一类。
上传时间： 2016-05-31
上传用户：lmeeworm
这是CHAMELEON算法原文献，好不容易找到的。
上传时间： 2017-04-18
上传用户：thanks123321
Hadoop下的K-means的Java实现，使用eclipse。
上传时间： 2017-05-12
上传用户：18335103184
用matlab代码实现的几个文件，都是matlab实现的som聚类的一些例子。
上传时间： 2017-05-17
上传用户：denomination
fcm模糊c均值聚类算法的示例程序和改进程序，并附西电公茂果论文fcm代码及论文资料
标签： 聚类算法
上传时间： 2017-05-24
上传用户：monstertt
30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码:chapter10基于粒子群算法的多目标搜索算法.rarchapter11基于多层编码遗传算法的车间调度算法.rarchapter12免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 .rarchapter13粒子群优化算法的寻优算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器优化设计.rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函数优化算法.rarchapter18鱼群算法函数寻优.rarchapter19基于模拟退火算法的TSP算法.rarchapter1遗传算法工具箱.rarchapter20基于遗传模拟退火算法的聚类算法.rarchapter21模拟退火算法工具箱及应用.rarchapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化 .rarchapter23基于蚁群算法的二维路径规划算法.rarchapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法.rarchapter25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测.rarchapter26.rarchapter27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别.rarchapter28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 .rarchapter29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测.rarchapter2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 .rarchapter30极限学习机的回归拟合及分类.rarchapter3基于遗传算法的BP神经网络优化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遗传算法的LQR控制器优化设计.rarchapter6遗传算法工具箱详解及应用 .rarchapter7多种群遗传算法的函数优化算法.rarchapter8基于量子遗传算法的函数寻优算法 .rarchapter9基于遗传算法的多目标优化算法.rar
上传时间： 2021-11-28
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1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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首先，论文研究的室内导航是基于手动配置或者自动化程序构建的owM网络，而不是现有商场的WiFi热点，增加了网络的可控性，同时导航系统也可以更好的利用网络的特点。OwM网络节点由OpenWrt系统的路由器构成，OpenWrt系统可编程，因此整个网络可以按照需求自定义功能。其次，导航系统以店铺邻接关系数据库作为简单的室内地图数据，店铺管理人员通过导航软件录入店铺邻接关系，通过分布式数据库的同步，得到完整店铺邻接关系数据，即简易室内地图，有效地解决室内地图缺少的问题。这种获得室内地图的方法，相比其他方法更简单，成本更低。最后，店铺邻接关系数据库又是基于OwM网络的分布式数据库，作为简单的室内地图数据，有效的避免了集中式数据库组织上的缺点，提高了系统的可靠性。Mesh网络具有自组织、多跳的特点，但是数据访问时间长。基于owM网络的室内导航，结合了Mesh网络和分布式数据库的优点，既实现网络自组织、多跳功能，同时缩短了数据库访问时间，降低了数据传输的代价。基于OWM网络的室内导航系统有效地结合了OpenWrt.Mesh网络和分布式数据库的优点，后续可以采用聚类算法缩减顶点个数，缩短导航时间，网络节点连接方式可以考虑网桥，实现全网通信。关键词：室内导航；OpenWrt；OwM网络；分布式数据库
上传时间： 2022-06-23
上传用户：得之我幸78
