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[Other resource] matlabtosolve

Description: 基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~ 下面说明一下bprengong程序： 数据分别用来训练和测试两部分。 具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。 在训练阶段，如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i（即语音数据的标号），则训练时设第i个节点的期望输出设为1。其余节点期望输出均为0。 在识别时，当一个未知类别的样本作用到输入端时，考查各输出节点的输出，并将这个样本的类别判定为输出值最大的那个节点对应的类别。
Platform: | Size: 658202 | Author: wang | Hits:

[Mathimatics-Numerical algorithms] C++神经网络开发包

Description:

C++神经网络开发包ANNIE,可以用C++语言开发各种神经网络_如BP,RBF,HOPFIELD等,同时随附件带有基于VC和.NET


Platform: | Size: 570663 | Author: xiaobai3397384 | Hits:

[matlab] kernel_svm

Description: 这是我自己写的一个关于svm的核程序,希望对正在学习的朋友有所帮助.-that I wrote on a svm nuclear procedures in the hope that the friends are learning some help.
Platform: | Size: 2048 | Author: oliver | Hits:

[matlab] matlabtosolve

Description: 基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~ 下面说明一下bprengong程序： 数据分别用来训练和测试两部分。 具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。 在训练阶段，如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i（即语音数据的标号），则训练时设第i个节点的期望输出设为1。其余节点期望输出均为0。 在识别时，当一个未知类别的样本作用到输入端时，考查各输出节点的输出，并将这个样本的类别判定为输出值最大的那个节点对应的类别。 -err
Platform: | Size: 658432 | Author: wang | Hits:

[matlab] PSO

Description: 改进的pso算法（3个m文件和一个说明文件）： 本算法实现Clerc and Kennedy 2002年对pso算法的重要改进-Improved PSO algorithm (3 m documents and a note): This algorithm Clerc and Kennedy 2002 years, the importance of improved PSO algorithm
Platform: | Size: 9216 | Author: zj | Hits:

[AI-NN-PR] RBF

Description: 一个很好的学习RBF的PPT,是一个英文的，讲得很清楚，需要的可以下载-A very good learning RBF the PPT, is an English, made it clear that the needs can be downloaded
Platform: | Size: 270336 | Author: 郝洁 | Hits:

[matlab] RBFNN

Description: Three function for RBF neural network, using OLS,Rand and SGA function [newcenter,sigma,W,yh,rmse]=rbfols(p,t,tol) p 為輸入資料點，N×K矩陣，N是輸入資料維度，K是資料點數 t 為目標輸出值，1×K矩陣 tol 為指定容忍度或正確率 centers選定中心點，N×nc矩陣 sigma為 ? 值 W為輸出層權重，nc×1矩陣 yh為網路輸出值，1×K矩陣 rmse 為目標輸出值與網路輸出值之RMSE-Three function for RBF neural network, using OLS,Rand and SGA function [newcenter,sigma,W,yh,rmse]=rbfols(p,t,tol) p 為輸入資料點，N×K矩陣，N是輸入資料維度，K是資料點數 t 為目標輸出值，1×K矩陣 tol 為指定容忍度或正確率 centers選定中心點，N×nc矩陣 sigma為 ? 值 W為輸出層權重，nc×1矩陣 yh為網路輸出值，1×K矩陣 rmse 為目標輸出值與網路輸出值之RMSE
Platform: | Size: 2048 | Author: aaronwu | Hits:

[matlab] ANN

Description: matlab开发的RBF、BP PID算法，已经过测试-matlab development of RBF, BP PID algorithm has been tested
Platform: | Size: 10240 | Author: 刘春元 | Hits:

[Mathimatics-Numerical algorithms] svm4

Description: 　-s svm类型：SVM设置类型(默认0) 　　0 -- C-SVC 　　1 --v-SVC 　　2 – 一类SVM 　　3 -- e -SVR 　　4 -- v-SVR 　　-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2) 　　0 – 线性：u v 　　1 – 多项式：(r*u v + coef0)^degree 　　2 – RBF函数：exp(-r|u-v|^2) 　　3 –sigmoid：tanh(r*u v + coef0) 　　-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3) 　　-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k) 　　-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0) 　　-c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1) 　　-n nu：设置v-SVC，一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5) 　　-p p：设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1) 　　-m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40) 　　-e eps：设置允许的终止判据(默认0.001) 　　-h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认1) 　　-wi weight：设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1) 　　-v n: n-fold交互检验模式，n为fold的个数，必须大于等于2--s svm_type : set type of SVM (default 0) 0-- C-SVC 1-- nu-SVC 2-- one-class SVM 3-- epsilon-SVR 4-- nu-SVR -t kernel_type : set type of kernel function (default 2) 0-- linear: u *v 1-- polynomial: (gamma*u *v+ coef0)^degree 2-- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2) 3-- sigmoid: tanh(gamma*u *v+ coef0) 4-- precomputed kernel (kernel values in training_instance_matrix) -d degree : set degree in kernel function (default 3) -g gamma : set gamma in kernel function (default 1/k) -r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0) -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1) -n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5) -p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1) -m cachesize : set cache memory size in MB (default 100) -e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001) -h shrinking: whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1) -b
Platform: | Size: 17408 | Author: little863 | Hits:

[AI-NN-PR] bp-and-rbf-network

Description: bp和rbf神经网络 bp和rbf神经网络b p和rbf神经网络bp和rbf神经网络-Bp and RBF neural networkBp and RBF neural networkBp and RBF neural networkBp and RBF neural networkBp and RBF neural networkBp and RBF neural network
Platform: | Size: 207872 | Author: 王传钦 | Hits:

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