说明：这是一个Matlab的（和独立应用）端口的出色的机器学习算法，随机森林` -由Leo布赖曼等。从R -源由Andy鸿等。（Fortran的原由Leo布赖曼和Adele卡特勒，研究港口安迪鸿和马修维纳。）当前的代码版本是基于4.5-29从来源randomForest包。

独立应用 端口 机器学习

说明：本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有...

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说明：独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角...

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说明：在许多现实世界的应用中，我们处理与多个相关的分类/回归/聚类任务。对于例如，治疗结果的预测（Bickel et al.，2008），预测效果的任务几种药物的组合是相关的。在疾病进展预测中，预测在每个时间点的结果可以被视为一个任务，这些任务是时间相关的（周等。，2011B）。一个简单的方法是独立解决这...

算法 学习 任务 应用程序 理论

说明：通过反复训练模板能有较高的识别率，主要是基于mtlab的程序，基于负熵最大的独立分量分析，基于欧几里得距离的聚类分析，应用小区域方差对比，程序简单，主要为数据分析和统计。

模板 程序 简单 应用 训练 分析 基于 识别率 主要 通过 统计 区域 分量 数据分析 独立 距离 最大 方差 对比 负熵 反复 mtlab 欧几里得

说明：FourierICA是一种无监管的自适应学习方法，用于盲源分离问题，将短时傅里叶变换STFT与独立分量分析ICA相结合。

无监管 自适应学习方法 短时傅里叶 STFT 独立分量 ICA FourierICA

说明：应用背景信号处理，盲信号分离、信号的特征提取，主要用于多个混合信号的盲分离。能消除混合信号之间的相关性，使得分离信号统计独立。关键技术 关键技术如下：通过采用Gram-Charlier多项式展开技术，估计信号的概率密度函数，然后可获得评价函数，可以实现超高斯和亚高斯混合信号的分离。

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说明：核独立主元分析(KICA算法)在模式识别、过程监测、故障诊断等不同领域的应用中都表现了很好的性能。

核主元分析 模式识别 独立主元分析 核KICA dependd63

说明：传统的能源来源迅速地枯竭。此外的成本能量不断上升，因此独立光伏发电系统是一个不错的选择。他们都是丰富的自由和分布式整个地球的污染。阻碍因素是它的电源管理和转换效率低。因此我们的目标是要管理系统的输出功率。这也是需要那恒定的电压提供给负载无论太阳辐照度的变化。光伏电池用来产生电能取决于大气条件 （如太...

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说明：考虑一个线性自适应均衡器的原理方框图如《现代数字信号处理导论》p.275自适应均衡器应用示意图。用LMS算法实现这个自适应均衡器，画出一次实验的误差平方的收敛曲线，给出最后设计滤波器系数。一次实验的训练序列长度为500。进行20次独立实验，画出误差平方的收敛曲线。给出3个步长值的比较。-consid...

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