说明:它的训练是在贝叶斯框架下进行的,在先验参数的结构下基于主动相关决策理论(automatic relevance determination,简称ARD)来移除不相关的点,从而获得稀疏化的模型。在样本数据的迭代学习过程中,大部分参数的后验分布趋于零,与预测值无关,那些非零参数对应的点被称作相关向量(R...
说明:独立成分分析算法降低原始数据噪声,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真,有CDF三角函数曲线/三维曲线图,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比,使用大量的有限元法求解偏微分方程,基于负熵最大的独立分量分析。
说明:NSGA-Ⅱ是目前最流行的多目标进化算法之一,它降低了非劣排序遗传算法的复杂性,具有运行速度快,解集的收敛性好的优点,成为其他多目标优化算法性能的基准。NSGA-Ⅱ算法采用了快速非支配排序算法,计算复杂度比 NSGA 大大的降低
说明:最大信噪比的独立分量分析算法,一种噪声辅助数据分析方法,已调制信号计算其普相关密度,相控阵天线的方向图(切比雪夫加权),有PMUSIC 校正前和校正后的比较,利用自然梯度算法。