说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，基于混沌的模拟退火算法，使用起来非常方便，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,空间目标识别，采用PM算法。

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说明：cordic算法的matlab仿真，计算一维光子晶体的透射特性和反射特性，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，采用的是脉冲对消法，意信号卷积的运算,并且绘制图象，使用起来非常方便。

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说明：均衡算法中恒模算法 简单易操作。 当p=2时，Godard算法称为CMA它是Bussgang类盲均衡算法中最常用的一种，具有计算复杂度低、易于实时实现、收敛性能好等优点，己成为通信系统中广泛采用的盲均衡技术。

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说明：应用背景现在的前列腺疾病在成人和老年人中很常见。因为所有类型的前列腺疾病都有类似的症状，很难诊断恶性前列腺癌的早期阶段。在这项工作中，试图找出类型的利用纹理分析法对腹部电脑断层图像的前列腺疾病。前列腺区域是分段的图像切片。利用不断变换为顺序基于分割的图像纹理特征提取真正的变换映射（SMRT）。六个不...

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说明：L-M(列文伯格-马夸尔特法)非线性最优化方法，能够最快最优的获得单个或多个非线性方程的最优解，常用于曲线的拟合，最优化问题的鉴定求解等领域。附件中有算法实现的源码以及测试码，还有对该算法的整体阐述。分别对于有约束和无约束问题做了相应的测试，比较全面的实现了L-M方法的具体应用。

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说明：应用背景该算法用于求解10个单元系统的机组组合，并与10个单元的多个伙伴一起工作。与10单元系统测试该算法。关键技术该算法对机组的工作但这需要时间，因为在计算这个DP用于经济负荷分配。如果任何人都可以在平行的过程中，这个算法，这可以非常快速地工作。

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说明：独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)是近年来提出的非常有效的数据分析工具，它主要用来从混合数据中提取出原始的独立信号。它作为信号分离的一种有效方法而受到广泛的关注。 在诸多ICA算法中，固定点算法 (也称FastlCA)以其收敛速度快、分离效...

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说明：k-均值聚类是一种矢量量化，最初从信号处理，这是流行的数据挖掘中的聚类分析的方法。k-均值聚类分区 n 个观测到 k 集群每个观察值属于最近均值集群目标，作为该群集的一个原型。这会导致 Voronoi 单元格数据空间的划分。问题是计算困难 （np） ；然而，有高效的启发式算法，并普遍采用和快速收敛到...

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说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，cordic算法的matlab仿真，采用偏最小二乘法，使用起来非常方便，Relief计算分类权重，空间目标识别，采用PM算法。

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说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

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