Nucléaire Nuclass - Freeware pour le développement rapide, application des classificateurs neurones et conventionnels
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Nucléaire Classement & Résumé

Nucléaire Mots clés

classification Multicouche Validation Classification du fichier non linéaire Classification du texte Classification du livre Perceptron multicouche Développement conventionnel conventionnel classification du système Classification du courrier Validation logicielle Classification du document Classification de vecteur Réseau neuronal design Classification de la machine de vecteur Générer des réseaux de neurones Créateur de réseaux de neurones Classification taxonomique Classification végétale Réseaux logistiques de conception T-classification Classification par courrier électronique Logiciel mobile UPING Package de mot de passe SonicWall Copier CSS crypté Télécharger xara3d 3.0 Décodeur DVD Copyright Mafia Wars Windows iPhone 3G 9330 Microsoft hanté maison sauvegarde de restauration Eudora Anti-Hack 3.0.1 FoxPro 9 OCX CorelDraw hommes

Nucléaire La description

Nuclass est un outil créé pour vous aider à former et à valider les réseaux de type de classification, y compris le réseau multicouche Perceptron (MLP), le réseau de liaisons fonctionnel, le réseau linéaire par morceaux et le classificateur de voisin le plus proche. La plantation d'auto-organisation (SOM) et la mise en grappe K-signifie également sont également incluses. Les algorithmes de taille rapide créent une séquence imbriquée de réseaux de taille différentes, afin de faciliter la minimisation des risques structurels. Les fichiers de données de format TXT-format fournis par l'utilisateur, contenant des lignes de chiffres, peuvent être de n'importe quelle taille. Exemple de données de formation est également fournie. Les graphiques VB Fast VB pour la classification de réseau et la formation de grappes SOM sont inclus. Nuclass est hautement automatisé et nécessite très peu de choix de paramètres. Les fonctionnalités avancées incluent la taille de la taille et la sélection des fonctionnalités. Les données de formation peuvent être compressées à l'aide de la transformation discrète de Karhunen-Loeve '(KLT).

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