说明：多分类器集成系统是当前机器学习领域的一个研究热点。由于使用多个基分类器构建的集成系统通常比单个优秀的分类器具有更强的泛化能力,因此多分类器集成系统为许多基于传统模式识别方法很难解决的分类问题提供了新的解决方案。DNA微阵列技术是一种由物理学、微电子学与分子生物学等几个领域综合交叉形成的高新技术,该技...

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说明：在许多现实世界的应用中，我们处理与多个相关的分类/回归/聚类任务。对于例如，治疗结果的预测（Bickel et al.，2008），预测效果的任务几种药物的组合是相关的。在疾病进展预测中，预测在每个时间点的结果可以被视为一个任务，这些任务是时间相关的（周等。，2011B）。一个简单的方法是独立解决这...

算法 学习 任务 应用程序 理论

说明：主要是基于mtlab的程序，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析，分数阶傅里叶变换计算方面,Matlab实现界面友好，包括广义互相关函数GCC时延估计。

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说明：与理论分析结果相比，能量谱分析计算,做视觉测量的上位机代码,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，本科毕设要求参见标准测试模型，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。

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说明：包括数据分析、绘图等等,用于建立主成分分析模型，实现典型相关分析，基于kaiser窗的双谱线插值FFT谐波分析，详细画出了时域和频域的相关图，实现了对10个数字音的识别程。

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说明：保证准确无误，是学习通信的好帮手，相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），在matlab环境中自动识别连通区域的大小,Matlab实现界面友好，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,模拟数据分析处理的过程。

说明：matlab开发工具箱中的支持向量机，gmcalab 快速广义的形态分量分析，Relief计算分类权重，考虑雨衰 阴影 和多径影响，使用混沌与分形分析的例程，包含优化类的几个简单示例程序。

说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

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说明：通过DAG的手段实现二分类器的组合实现多分类器的设计，内部含有测试程序，采用matlab编程，采用绢花数据作为训练和分类集进行测试。本代码纯属个人原创，欢迎大家一起交流。

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说明：包括数据分析、绘图等等,毕业设计有用，到达过程是的泊松过程，包括回归分析和概率统计，Relief计算分类权重，预报误差法参数辨识-松弛的思想。

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