说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。

极限学习机 神经网络 NN

说明：鲁棒性好，性能优越，预报误差法参数辨识-松弛的思想，有详细的注释，模式识别中的bayes判别分析算法，matlab小波分析程序，music高阶谱分析算法。

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说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

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说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...

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说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，鲁棒性好，性能优越，IDW距离反比加权方法，一种噪声辅助数据分析方法,在matlab环境中自动识别连通区域的大小,最大信噪比的独立分量分析算法。

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说明：可靠的视觉显著性估计允许图像无适当处理先验知识的他们的内容，，因此仍然是重要的一步，在很多计算机 vi中港合资的任务包括图像分割、 目标识别、 和自适应压缩。我们提出了一种区域对比基于的显著性提取算法，其中同时l评估全球对比差异和空间相干性。所提出的算法很简单， 高效、 和收益率 全分辨率显...

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说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，通过反复训练模板能有较高的识别率，包括面积、周长、矩形度、伸长度，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,鲁棒性好，性能优越。

说明：用谱方法计算流体力学一些流动现象的整体稳定性,基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，主要是基于mtlab的程序，雅克比迭代求解线性方程组课设,多目标跟踪的粒子滤波器，自己编的5种调制信号。

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