说明：基于CNN的卷积神经网络应用，近年来深度学习算法的应用越来越广泛， 针对深度学习，重点研究了其中较为主流的两类模型结构， CNN 与 DBNs ，并在MATLAB 中构建这两种深度学习模型结构并分别应用于表面缺陷识别中，利用 CNN 学习输入数据中的特征信息，进行分类识别；利用DBNs 进行重构得到...

说明：应用背景这个工具的背景是设计一个全面的分析工具，用于人脸识别。该工具为在机器学习和模式识别领域工作的学生提供了一个很好的帮助。此应用程序介绍了人脸识别技术，使用机器学习技术，命名为原则的成分分析的标准人脸识别数据集的训练和测试的目的。关键技术该应用程序提供了使用机器学习的人脸识别技术命名为主成分分析...

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说明：资源描述这是一个LDPC码BP译码算法的原始程序，具有很高的参考价值，很适合初学者学习和参考，我刚开始学LDPC码时就是参考了这个程序，希望和我一样学习LDPC码的人共同学习，共同进步！

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说明：案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价.对学习HOPFIELD很有帮助，里面含用测试数据，方便学习则学习与研究。

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说明：资源描述飞机动态控制工具箱，仅供大家学习参考，自己试过，还算不错，供相关专业的来学习研究，如果有什么好的研究成果，还望互相多多交流学习

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说明：bagging 集成算法描述：Bagging是一种把多个不同的弱学习器训练成一个强学习器的集成学习方法Bagging是一种并行训练过程,通过分类测试样本的有放回抽样,获取多个分类测试子样本,通过分类子样本训练T个基分类器，当对每一个实例进行分类时，分别调用这T个基分类器，得到T个结果，最后对分类问题...

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说明：通过改进PSO算法的惯性权重和学习因子，惯性权重是调整全局搜索能力和局部搜索能力之间平衡的重要参数，选择合适的值有助于扩大搜索空间，提高找到潜在的全局最优解的概率；学习因子通过粒子本身经验和种群的社会经验对粒子运动产生影响，因此，选择合适的学习因子的取值也有利于提高PSO算法的性能。

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说明：新学习matlab，自己写的haar变换和反变换，里面有一幅图cat，还有std2haar以及haar2std的来回变换函数，其中还有haarQuant等辅助函数，用于初学者学习matlab非常实用，可以学习matlab相关的语法和知识，当然最重要的还是很可能在project里面直接运用，祝福各位好...

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说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的...

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