说明：学习向量化（LVQ）神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习方法的输入前向神经网络，其算法是从Kohonen竞争算法演化而来的。LVQ神经网络在模式识别和优化领域有着广泛地应用。
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：复化三点Gauss-lengend公式求pi，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，微分方程组数值解方法，LCMV优化设计阵列处理信号，信号维数的估计。
说明：复化三点Gauss-lengend公式求pi，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，微分方程组数值解方法，LCMV优化设计阵列处理信号，信号维数的估计。
说明：EM 算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中...