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MAT之SVM：SVM之分类预测根据已有大量数据集案例，输入已有病例的特征向量实现乳腺癌诊断高准确率预测【图文】

温吞世俗发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之SVM：SVM之分类预测根据已有大量数据集案例，输入已有病例的特征向量实现乳腺癌诊断高准确率预测目录输出结果代码设计输出结果代码设计 load BreastTissue_data.matn = randperm(size(matrix,1));train_matrix = ..

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MAT之GRNN/PNN：基于GRNN、PNN两神经网络实现并比较鸢尾花(iris数据集)种类识别正确率、各个模型运行时间对比【图文】

在等星星嗎发布于 2021-06-15 21:12
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MAT之GRNN/PNN：基于GRNN、PNN两神经网络实现并比较鸢尾花(iris数据集)种类识别正确率、各个模型运行时间对比目录输出结果实现代码输出结果实现代码 load iris_data.mat P_train = [];T_train = [];P_test = [];T_test = [];f..

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MAT之NSL：SOFM神经网络实现预测哪个样本与哪个样本处在同一层，从而科学规避我国煤矿突水灾难【图文】

软哞哞的稚女发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之NSL：SOFM神经网络实现预测哪个样本与哪个样本处在同一层，从而科学规避我国煤矿突水灾难目录输出结果代码设计输出结果代码设计 load water_data.matattributes = mapminmax(attributes);P_train = attributes(:,1:35);T_..

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MAT之ELM：ELM实现鸢尾花(iris数据集)种类测试集预测识别正确率(better)结果对比【图文】

赫本的猫发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之ELM：ELM实现鸢尾花(iris数据集)种类测试集预测识别正确率(better)结果对比目录输出结果实现代码输出结果实现代码 load iris_data.mat P_train = [];T_train = [];P_test = [];T_test = [];for i = 1:3temp_input = fea..

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MAT之SVM/BP：SVR(better)和BP两种方法比较且实现建筑物钢筋混凝土抗压强度预测【图文】

聽雨发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之SVM/BP：SVR(better)和BP两种方法比较且实现建筑物钢筋混凝土抗压强度预测目录输出结果代码设计输出结果代码设计 load concrete_data.mat n = randperm(size(attributes,2));p_train = attributes(:,n(1:80))';t_train = s..

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MAT之ACA：利用ACA解决TSP优化最佳路径问题【图文】

草莓酸奶酱发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之ACA：利用ACA解决TSP优化最佳路径问题目录输出结果实现代码输出结果实现代码 load citys_data.matn = size(citys,1);D = zeros(n,n); for i = 1:nfor j = 1:nif i ~= jD(i,j) = sqrt(sum((citys(i,:) - citys(j,:)).^2));e..

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MAT之ELM：ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比【图文】

平行宇宙发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之ELM：ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比目录输出结果代码设计输出结果代码设计 %ELM：ELM基于近红外光谱的汽油测试集辛烷值含量预测结果对比—Jason niuload spectra_data.mat temp = randperm(size..

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MAT之GA：GA优化BP神经网络的初始权值、阈值，从而增强BP神经网络的鲁棒性【图文】

十里桃林醉春光发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之GA：GA优化BP神经网络的初始权值、阈值，从而增强BP神经网络的鲁棒性目录输出结果实现代码输出结果实现代码 global p global t global R global S1 global S2global S S1 = 10;p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.0..

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MAT之SA：利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题【图文】

薄荷加冰要多心凉发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之SA：利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题目录输出结果实现代码输出结果实现代码 %SA：利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.440..

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MAT之NSL：CPK

几分曾经发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之NSL：CPK_NN神经网络实现预测哪个样本与哪个样本处在同一层，从而科学规避我国煤矿突水灾难目录输出结果代码设计输出结果代码设计 load water_data.mat attributes = mapminmax(attributes);P_train = attributes(:,..

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MAT之SA：T1编写主函数法和T2Matlab自带的SA工具箱GUI法，两种方法实现对一元函数优化求解【图文】

与往事干杯发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之SA：T1编写主函数法和T2Matlab自带的SA工具箱GUI法，两种方法实现对一元函数优化求解目录输出结果实现代码输出结果%SA：T2法利用Matlab自带的SA工具箱optimtool通过GUI调用@Jason_niu函数实现对一元函数优化求解—Jason ni..

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MAT之PCA：利用PCA(四个主成分的贡献率就才达100%)降维提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》

陪着眼泪唱情歌发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之PCA：利用PCA(四个主成分的贡献率就才达100%)降维提高测试集辛烷值含量预测准确度并《测试集辛烷值含量预测结果对比》目录输出结果实现代码输出结果后期更新…… 实现代码 load spectra; <br>temp = randperm(size(..

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MAT之PSO：利用PSO算法优化二元函数，寻找最优个体适应度【图文】

过分要求发布于 2021-06-15 21:11
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MAT之PSO：利用PSO算法优化二元函数，寻找最优个体适应度目录实现结果设计代码实现结果设计代码 figure[x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5);z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20;mesh(x,y,z) hold onc1..

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