说明：bagging 集成算法描述：Bagging是一种把多个不同的弱学习器训练成一个强学习器的集成学习方法Bagging是一种并行训练过程,通过分类测试样本的有放回抽样,获取多个分类测试子样本,通过分类子样本训练T个基分类器，当对每一个实例进行分类时，分别调用这T个基分类器，得到T个结果，最后对分类问题...

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说明：通过改进PSO算法的惯性权重和学习因子，惯性权重是调整全局搜索能力和局部搜索能力之间平衡的重要参数，选择合适的值有助于扩大搜索空间，提高找到潜在的全局最优解的概率；学习因子通过粒子本身经验和种群的社会经验对粒子运动产生影响，因此，选择合适的学习因子的取值也有利于提高PSO算法的性能。

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说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，已调制信号计算其普相关密度，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，保证准确无误，是学习通信的好帮手，现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，多元数据分析的主分量分析投影。

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说明：机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的...

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说明：系统辨识与自适应控制程序，课程学习代码，可方向下载，系统辨识与自适应控制程序，课程学习代码，可方向下载，系统辨识与自适应控制程序，课程学习代码，可方向下载

说明：资源描述研究生期间开始学习卡尔曼滤波器时候，自己编写的代码。并且附上了卡尔曼滤波器学习报告一份，非常详细，欢迎分享，一起学习，讨论！Kalman filter应用范围非常广，也有很多改进算法，有待后续研究后再分享源码成果！

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说明：应用背景许多算法的存在，目的是解决稀疏表示字典学习问题。然而，没有全面的测试和基准测试，这些算法的存在，在与已知的字典稀疏表示的问题。主 ；这项工作的驱动力是一个工具箱，如字典学习  Sparco的缺乏；问题。认识到这样一个工具箱的社区的需要，我们设计出 ；smallbox-a MATLAB工具箱。...

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说明：matlab最优化程序包括 无约束一维极值问题 进退法 黄金分割法 斐波那契法 牛顿法基本牛顿法 全局牛顿法 割线法 抛物线法 三次插值法 可接受搜索法 Goidstein法 Wolfe.Powell法 单纯形搜索法 Powell法 最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 修正牛顿法 拟牛顿法 信赖域法 显...

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说明：一种流形学习算法（很好用），包括广义互相关函数GCC时延估计，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，matlab编写的元胞自动机，包括面积、周长、矩形度、伸长度。

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