说明：逼近非线性内核使用特征映射获得了大量的利息在近年来由于在减少培训和测试次数支持向量机分类器和其他基于核的学习算法中的应用。我们将这条线的工作和目前的低失真嵌入的点积内核扩展到线性的欧几里得空间。我们我们的研究结果基于谐波分析表征所有的点积内核中的经典理论结果，并使用它来定义随机的特征映射到本机的点积...

matlab 随机 产品 内核 特性

说明：经典的灰度共生矩阵纹理计算方法，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，仿真效果非常好，用于建立主成分分析模型，有均匀线阵的CRB曲线，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设。

说明：Benders分解算法是J.F.Benders在1962年首先提出的，是一种求解混合整数规划问题的算法。Benders分解算法将具有复杂变量的规划问题分解为线性规划和整数规划，用割平面的方法分解出主问题与子问题，通过迭代的方法求解出最优值。 Benders分解算法是一个很常用的算法,用来计算像最小整...

Benders分解法 机组组合

说明：一种简单的fcm分割，很好用的啊！模糊((FCM,Fuzzy c-Means)类型算法的理论最为完善、应用也最为广泛。它把聚类归结成一个带约束的非线性规划问题，通过优化求解获得数据集的模糊划分和聚类。该方法设计简单，解决问题的范围广，并易于在计算机上实现。因此，随着计算机的应用和发展，基于目标函数的...

matlab 分割 图像 fcm

说明：优化问题分类：（非）线性规划、整数规划、0-1 规划、（多）目标规划、（与时间有关的）动态规划、（系数是随机变量的）随机规划。

matlab--规划 matlab目标规划 integer 优化系数 0-1规划多目标

说明：表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，pwm整流器的建模仿真，毕设内容，高光谱图像基本处理，相参脉冲串复调制信号，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析。

说明：知识点第2部分

课件教程

说明：SIRP法仿真K分布杂波，之前有下载过类似的，但是建立非线性表时的函数定义是有错误的，进行了修改，可以得到较好的估计效果

K. K分布仿真 K分布--杂波 k-distribution K分布杂波

说明：支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表 基本情况　Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分...

matlab svm 训练 机器 学习方法

说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1]  ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...