说明：利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。所谓组合优化问题，就是在给定约束条件下，使目标函数极小（或极大）的变量组合问题。将Hopfield网络应用于求解组合优化问题，把目标函数转化为网络的能量函数，把问题的变量对应到网络的状态，这样，当网络的能量函数收敛于极小值时，问题的最优解也随...

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说明：应用背景的一维对称分布的位置的参数估计是最容易和最全面地研究统计中的问题。这是一个基准来说明和研究新的想法估计这可能推广到更复杂的情况，以便更好地了解估计问题一般来说关键技术我们进行广泛的模拟研究平滑的M-估计（包括平滑胡贝尔M估计和平滑的中位数）进行比较的最大似然估计和皮特曼估计小样本正常，胡贝尔...

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说明：对于一个两类分类问题，当n=100时候，用mvnrnd()函数随机产生两类样本；每一类的样本容量不小于100；2）设计最大似然估计算法对两类类条件概率密度函数进行估计；3）设计非参数估计算法对两类的类条件概率密度进行估计（任选Parzen窗法或kn-近邻法之一），并分析样本数量、窗宽、k等因素对概率...

说明：广义高斯概率分布函数的指数估计，包括矩估计和最大似然估计，并对这两种估计进行了比较

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说明：求解参数估计的常用算法——EM，即期望最大化算法，用于代替样本量不完全时的极大似然估计算法。

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说明：线性相位 FIR 低通、高通、带通和带阻滤波器的设计方法，频率采样设计法的基本概念和线性相位的实现方法。几种线性相位的特点，熟悉和掌握矩形窗、三角形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗、凯塞窗设计 IIR 数字滤波器的方法，频率抽样设计法的线性相位的设计方法，并对各种线性相位的频率抽样法的设计给出调整和改...

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说明：最大似然法（Maximum Likelihood，ML）也称为最大概似估计，也叫极大似然估计，是一种具有理论性的点估计法，此方法的基本思想是：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟合样本...

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说明：图像去噪的统计优化的自适应小波包 （WP） 阈值函数基于广义高斯分布。它适用于噪声的图像，以获得最佳的树或最优小波基，利用信息熵计算高效多级 WP 分解。它选择自适应的阈值，即水平和子带依赖分析子带系数的统计参数的基础。在利用的阈值函数中，基于最大后验概率估计，每个系数和相应的子带的均值之间的最优线...

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说明：涉及AR参数计算，并用实际数据进行预测结果还可以。涉及AR参数计算，并用实际数据进行预测结果还可以。-AR parameters involved, and to predict the outcome of the actual data can also be. AR parameters in...

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说明：由于信道的时变自然是很好 由已知指数基础功能，捕获 theCE-边界元法中 （未知） BEM 系数的时间变化都有可能 比那些的通道，慢得多，因而更方便到 跟踪。我们建议跟踪计划的边界元法"subblockwise" 系数使用时间多路复用 (TM) 定期传送 培训的符号。三个自适应算法，包...

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