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BRB置信规则库MATLAB代码RAR文件

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简介：
该RAR文件包含用于BRB（行为规则基础）系统的置信度规则库的MATLAB实现代码。适合进行智能控制和决策支持系统研究与开发。 置信规则库的MATLAB代码根据杨剑波教授构建的优化模型对参数进行优化，并与神经网络进行了对比。

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  • BRB置信规则库MATLAB代码RAR文件
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    该RAR文件包含用于BRB（行为规则基础）系统的置信度规则库的MATLAB实现代码。适合进行智能控制和决策支持系统研究与开发。 置信规则库的MATLAB代码根据杨剑波教授构建的优化模型对参数进行优化，并与神经网络进行了对比。
     
  • 置信规则库BRB及逼近置信规则库ABRB
    优质
    置信规则库（BRB）和逼近置信规则库（ABRB）是基于模糊逻辑的智能控制系统模型，用于复杂系统的建模与控制。 使用类的方式编写置信规则库BRB和逼近置信规则库ABRB的实现，并附带调用示例及示例数据集。
     
  • 基于置信规则库(BRB)的推理与MATLAB程序优化
    优质
    本研究探讨了置信规则库(BRB)在推理中的应用，并通过MATLAB进行程序优化，以提高系统的效率和准确性。 该程序包含置信规则库（BRB）推理模块、置信规则库优化模块以及可使用的信息转化技术来直接生成初始条件，并通过非线性函数拟合实验演示其效果。程序中的变量名称与结构均参照杨剑波教授的论文，可以以矩阵形式输入并处理，在求解最优化时无需转换为复杂的列向量表示。 该程序采用了模块化设计，由1个主程序和9个子程序构成，涵盖了数据生成、数据处理、模型优化、模型推理及结果展示等功能。各个部分均有详细的注释说明，便于阅读、引用和修改。 此外，此程序能够生成非线性函数图像，并提供训练与验证数据集的拟合效果对比图以及误差对比图共5种图形输出，这些图表可以直接用于论文写作中。
     
  • LSTM-MATLAB代码库RAR文件
    优质
    本RAR文件包含基于MATLAB实现的长短期记忆网络（LSTM）代码库，适用于时间序列预测、自然语言处理等任务，为科研与工程应用提供便捷工具。 LSTM-matlab代码.rar
     
  • 大规模MIMO信号检测Matlab仿真代码RAR文件
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    本RAR文件包含用于大规模MIMO系统信号检测的Matlab仿真代码，适用于研究与教学用途，帮助用户深入理解大规模MIMO技术的核心原理及实现方法。 这段文字描述了线性信号检测算法MRC、ZF、MMSE以及非线性信号检测算法ZF-SIC和MMSE-SIC，并确认这些方法是亲测可用的。
     
  • 选路规则配置文件案例
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    本案例深入解析了选路规则配置文件的应用与优化技巧，涵盖多种网络环境下的实际操作和问题解决策略。适合网络工程师和技术爱好者学习参考。 压缩包内包含基础IP配置的选路规则案例，需自行配置BGP环境并制定相应的选路规则。
     
  • LSTM-MATLAB代码库-master版rar文件
    优质
    LSTM-MATLAB代码库-master版rar文件包含了一个用于实现长短期记忆网络（LSTM）模型的MATLAB源码集合。该资源适合科研人员和学生使用，以便于在机器学习及深度学习项目中快速集成并应用LSTM算法进行时间序列预测、语音识别等任务。 LSTM网络的建立、训练及应用实例，经过测试证明可用。
     
  • .gitignore文件设置，用于Gitee（码云）的文件忽略规则
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    本教程介绍如何在Gitee（码云）项目中合理配置.gitignore文件，帮助开发者避免不必要的文件提交，保持代码仓库整洁高效。 .gitignore文件用于指定Git仓库中不需要被版本控制的文件或目录模式。它帮助开发者排除编译输出、日志文件以及其它项目特有的敏感数据，确保源代码库保持整洁且安全。每个项目可以根据自身需求定制化该文件的内容，以适应不同的开发环境和工具配置。
     
  • MATLAB UDP通信-MATLAB UDP代码包RAR文件
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    这段RAR文件包含了用于MATLAB环境下的UDP通信所需的代码包。它为开发者提供了方便的接口进行用户数据报协议的相关编程工作。 关于如何在MATLAB中使用UDP进行数据通信，这是我编写的一个简单程序示例，希望能与大家分享交流。这是我的第一次发帖，请大家多多支持。
     
  • 中医证型相关规则的Python代码挖掘源码RAR文件
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    本RAR文件包含用于分析和挖掘中医证型数据集的Python代码。通过机器学习技术探索中医证型之间的关联规则与模式。 中医证型关联规则挖掘的Python源码数据挖掘算法是一组用于根据提供的数据创建模型的方法和技术。首先，该算法会分析给定的数据集，并识别出特定模式与趋势。基于这一阶段的结果，概念描述算法确定了构建有效数据挖掘模型的最佳参数设置。随后，这些优化后的参数被应用于整个数据库中以提取有用的关联规则和详细的统计信息。