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一个模糊的YBP训练程序，初学者应该从入门开始学习

人工神经网络，利用matlab工具箱算法-Artificial neural network using matlab toolbox algorithm

bp神经网络的详细资料,里面有相应的文挡资料和可执行程序!-bp neural network details, there are corresponding text block of information and executable programs!

Hopfield 网――擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式――决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n―神经元总数 f（）--Sgn（） θi―神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。-Hopfield network-- good at associative memory solution with the realization of lost H associative memory networks, are key to bringing the memory model samples corresponding network energy function of the minimum. With M-N-dimensional memory model, the network N neurons connect between right wij and N output threshold j design makes : M-mode memory corresponding to the network is a state network energy function is the M-000 minimum. Mor

多段图的分析算法,找到最优路径,用VC编的-more of the map analysis algorithms to find the optimal path, the series with VC

详细介绍了人工智能在故障诊断中的应用 有实例-Details of the artificial intelligence in fault diagnosis are examples of

模拟3G环境，测试可伸缩视频码流，适合JSVM开发者-Analog 3G environment, testing, scalable video stream, suitable for JSVM developers

the matlab code of ginisvm - an svm implementation good at probability regression.-the matlab code of ginisvm- an svm implementation good at probability regression.

自动地分类和聚集文档，可以选择作为一个Web服务。这个程序完全是用Java编写的，利用了 Weka机器学习工具包。-automatic classification and gathering documents, we can choose as a Web service. This procedure is completely written in Java, Weka use of machine learning kits.

一个牛人的神经网络支持向量机程序,对于搞神经网络的朋友强烈推荐.第二部分-A wonderful program of svm code coming from a superman,and strong recommendation to someone who learn about pattern-recognition .The second part.