说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...
说明：backstepping方法设计例子，对于初学者为不错的样例，我本人就是通过这些练习起来的。
说明：用matlab自编的的变步长LMS滤波的算法的程序，希望对大家有用。
说明：关于多普勒锐化的一些很好的资料，希望对大家有帮助。
说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法
说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm)和贝叶斯正则化算法（trainbr),用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。