MATLAB实现PSO-BP粒子群优化BP神经网络多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类数据,输入12个特征,分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。
基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于PSO-BP粒子群优化BP神经网络的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入12个特征,分四类。
基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 基于SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的数据分类预测(Matlab完整程序和数据) 输入多个特征,分四类。
FIFA-2019-分析 这是一个基于FIFA世界杯2019的项目,使用数据分析和数据可视化分析团队,球员,国家和其他相关事物的绩效和效率 关于 关于此文件,data.csv包括最新版本的FIFA 2019球员属性,例如年龄,国籍,总体,潜力,俱乐部,价值,工资,惯用脚,国际声誉,弱脚,技能移动,工作率,位置,球衣号码,已加入,贷款人,合同有效期至,身高,体重,LS,ST,RS,LW,LF,CF,RF,RW,LAM,CAM,RAM,LM,LCM,CM,RCM,RM,LWB,LDM,CDM,RDM ,RWB,LB,LCB,CB,RCB,RB,交叉,精加工,航向,准确性,短传,截击,盘带,曲线,F
2022-12-04 23:43:03 6.62MB machine-learning world sports eda
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Matlab实现SSA-XGBOOST麻雀算法优化XGBOOST的多特征分类预测(完整源码和数据) 数据为多特征分类预测,输入12个特征,输出四个类别。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。
基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测(Matlab完整程序和数据) 运行版本2018及以上 基于LSTM长短期记忆神经网络的数据回归预测(Matlab完整程序和数据)
MATLAB实现LSTM长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 数据为多输入回归数据,输入7个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。
sd卡协议中文说明,闪迪sd卡数据手册,自己的笔记,sd卡协议V2.0
2022-12-03 16:04:11 11.99MB sdcard
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带核的在线顺序极限学习机——OS-ELMK项目 带核的非平稳时间序列预测在线顺序极限学习机的实现。 项目研究了一个OS-ELMK,并在八度音阶中进行了编码。为了说明结果,用人工和真实非平稳时间序列进行了仿真。 同时,采用ELMK进行比较分析。
MATLAB实现PCA-BiLSTM主成分降维结合双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 数据为多输入回归数据,输入12个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上。