说明：基于kpca以及pca，dpls流形发的程序，应用于故障检测与故障诊断，还有故障识别，识别的效果很好，对象为cstr，程序简单。
kpca pca dpls流形发
说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...
集成学习matlab 深度旋转森林 旋转森林 Rotation Forest
说明：这是本人做的本科毕业设计，被评为优秀毕业论文，用matlab编写的基于图像处理的纸牌识别系统
图像识别 纸牌 毕业论文 纸牌识别 优秀毕业设计 matlab优秀论文
说明：针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰，准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。为此，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、Hilbert能量谱与变量预测模型（VPMCD）相结合的泄漏检测方法。该方法首先将压力信号分解成若干个固有模态函数（IMF）之和，然后将IMF分量进行Hilber...
分解 工况预测 Hilbert谱 IMF选择 VPMCD
说明：(径向基函数)神经网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等(rmf netural network matlab)
rbf故障诊断 故障诊断 控制 RBF 神经网络
说明：为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心...
滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解
说明：卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。自己可已加入数据，和修改梯度。
卷积神经网络 神经网络 语音分析 图像识别
说明：处理一维振动信号，用于故障分类，模式识别。
一维振动信号 卷积神经网络 CNN
说明：斯坦福深度学习教程中关于softmax regression的练习代码，源代码中需要补全的地方，全部把代码补完整，把手写体识别的数据库放到路径下，可以直接运行。
斯坦福 深度学习 softmax-egression
说明：基于决策论方法识别ask,fsk,psk信号，用神经网络找出判决门限。
决策论方法 ask fsk psk 神经网络
