7个RBF神经网络的源程序

toolbox de MatLab, de analisis lineal discriminante

说明：  基于matlab平台编写的微分进化算法，可用于电力系统问题优化(Based on matlab platform written in differential evolution algorithm can be used for optimization of power system problems)

The robot of kuka KR16-2 is drawed by the matlab.If the parameters is modified,the different positions of the robot can be get.Through the program,the robot can be directed showed in 3D space.

用matlab编写的程序，关于MATLAB图像处理的中计算图像的欧拉数。(Matlab program, about calculation in matlab image processing of the euler number of image。)

本例演示：如何依靠图形窗的 UserData 属性传送用户控件的图柄，从而保证回调动作正确执行。-the cases demonstrate : how to rely on the graphics window UserData attributes transmission users control plans handles, callback action so as to ensure correct implementation.

三个程序,分别以四阶龙格库塔法和欧拉法解洛伦兹方程,并绘制相图,时间演化图,庞加莱截面图.(Three procedures, respectively, fourth-order Runge-Kutta method and Euler method for solving the Lorentz equation and draw the phase diagram, the time evolution of the map, Poincare section.)

基于fdtd算法的双芯光子晶体微腔，其模场分布仿真。(Based on dual-core photonic crystal microcavities fdtd algorithm, its simulation mode field distribution.)

最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，但在类别决策时，只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。 　　KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight)，如权值与距离成正比（组合函数）。       实现 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

智能控制 簡體字 介紹智能控制基本關念和應用(intelligent control simplified characters introduced intelligent control the basic concepts and application of customs)

将矩阵中的数据输出到EXCEL表格，共四个通道~(The matrix of the data output to the EXCEL table, a total of four channels ~)