说明：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法.在FCM算法中,考虑到样本矢量中各维特征对模式分类的不同影响,本文提出一种优化特征加权的模糊聚类算法,该算法利用主成分分析法提取主要特征向量并根据其对方差的贡献率不同赋予相应权重进行聚类分析.
说明：鲁棒性好，性能优越，是一种双隐层反向传播神经网络，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含位置式PID算法、积分分离式PID。
说明：脉冲响应的相关分析算法并检验，基于matlab平台实现,是一种双隐层反向传播神经网络，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,多抽样率信号处理，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。
说明：应用背景1、图片预处理；2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-like、等多个特征提取算法；3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性；4、基础算法：AdaBoost的训练与测试；贝叶斯算法5、AdaBoost的改进：升压，castboost、Floatboost算法关键技术采用MAT...
说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...