说明:isodata 迭代自组织的数据分析,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,仿真效果非常好,对于初学者具有参考意义,包括广义互相关函数GCC时延估计,用MATLAB实现的压缩传感。
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说明:本书广泛吸收统计学,神经网络,数据挖掘,机器学习,人工智能,群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中,全书共13章:模式识别概述,特征的选择与提取,模式相似性测试,贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计,决策树分类器,粗糙集分类器,聚类分析,模糊聚类分析,遗传算法...
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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:BP神经网络用于函数拟合与模式识别,本程序的性能已经达到较高水平,预报误差法参数辨识-松弛的思想,验证可用,独立成分分析算法降低原始数据噪声,是学习PCA特征提取的很好的学习资料。
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说明:应用背景对于学习DMC动态矩阵算法有学习借鉴的价值,案例的系统模型是一个高阶传递函数,可自行更改,本人亲自调试,没有错误,应用与算法学习关键技术对于预测控制部分的动态矩阵控制的学习,很有帮助,其中程序的公式部分跟一般的普遍公式不同,我还不知道为什么这样
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说明:该工具箱包含了机器人的正运动学,逆运动学,动力学,轨迹规划等一系列的函数,对于机器人学习者是必备的工具箱,能够减少编程时间,提高效率,对于机器人的优化等问题都有帮助。
说明:VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,...
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说明:采用SVM设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求:采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试,尝试不同的核函数设计分类器,采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判(包含SE,SP,ACC和AUC,AUC的计算基于平台的软件包)。
男女生分类器 svm-auc AUC-SVM 采用SVM设计 交叉验证-SVM
说明:《图像处理的偏微分方程方法》随书光盘完整版 本光碟中包含五个文件夹。(1)视频剪辑:可供教学演示,其中, two_cells 是采用改进的变分水平集方法,实现GAC模型图像分割的演化过程; denoissing 是利用P_M方程,对图像平滑去噪的演化过程 curve_linear_heat_fl...
pde-增强 PDE模型 gac 水平集算法 水平集分割
说明:有详细的注释,数值分析的EULER法,基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析,采用波束成形技术的BER计算,包括脚本文件和函数文件形式,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。d simulation analysis.)
FFT波束成形 双谱-特征 kaiser