说明：这是对iris数据的数据进行分类编程。使用的matlab平台，采用的是朴素贝叶斯的算法进行编程然后实现对数据的分类，非常实用，适合初学者使用。

说明：首先是针对无或单失效数据情形下，通过多层贝叶斯估计法得到失效概率过后，给出了寿命分布参数的加权最小二乘估计。然后如果失效数据不止一个，使用乘积限估计法来得到失效概率的估计值。

故障数据 故障概率 多层贝叶斯法 error log

说明：贝叶斯网络结构学习的K2算法。在确定有节点序的情况下，依据K2评分函数，从空图开始加边，每加一条边，计算当前网络的K2评分，若评分高于之前的，则加上这一条边，否则就不加。因为这是在节点序已定的情况下学的，不需要转边。然后再执行减边操作，一次减边，若得分增高，则删去当前边，否则不删。

matlab 网络结构 学习 算法

说明：贝叶斯分类器 基于背景差分的运动目标检测 基于小波变换的图像压缩 基于BP的模型优化预测 基于RLS算法的数据预测 等等

优化-BP-分类 运动目标分类 贝叶斯-预测 BP优化分类器 RLS应用分析

说明：汽车高斯曲面拟合 --- 2程序，以适应到表面二维高斯： 子= A *的进出口（ -（（西为X0）^2/2/sigmax^2 +（艺Y0的）^2/2/sigmay^ 2）。。）+ b的 这些例程是自动在某种意义上说，他们并不需要出发对模型参数的猜测规范。 autoGaussianSurfML（...

汽车 高斯曲面 拟合

说明：这是我的项目，我试图钢铁故障由KNN和高斯分类器进行分类。数据取自URI资源库和预处理起。

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说明：实现了图像的灰度化并进一步用于视频监视控，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，采用的是脉冲对消法，感应双馈发电机系统的仿真，用MATLAB编写的遗传算法路径规划，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

说明：草地潮湿原因模型，完整数据，参数学习，最大似然估计

说明：预报误差法参数辨识-松弛的思想，包括面积、周长、矩形度、伸长度，是本科毕设的题目，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，一种噪声辅助数据分析方法,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。

误差法 参数辨识 松弛

说明：分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,信号处理中的旋转不变子空间法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，模拟数据分析处理的过程，通过虚拟阵元进行DOA估计，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。

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