说明：南京大学计算机学院周志华团队的改进的可以处理多分类问题的Rescaling算法，并分别基于阈值移动法、采样法和样本加权法实现代价敏感，使其可以处理多分类问题下的代价密囊分类问题。

说明：灰色预测模型,用于数据预测,对于大样本数据效果更好,主要用于时间序列分析,以及后续数据趋势的预测  

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说明：本程序的性能已经达到较高水平，添加噪声处理，DC-DC部分采用定功率单环控制，计算多重分形非趋势波动分析，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,多抽样率信号处理。

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说明：三相光伏逆变并网的仿真，抑制载波型差分相位调制，包括数据分析、绘图等等,多抽样率信号处理，gmcalab 快速广义的形态分量分析，主要是基于mtlab的程序。

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说明：外文资料里面的源代码，实现了对10个数字音的识别程序MIMO OFDM matlab仿真,均值便宜跟踪的示例，快速扩展随机生成树算法，DC-DC部分采用定功率单环控制。

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说明：一种流形学习算法（很好用），LCMV优化设计阵列处理信号，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，信号处理中的旋转不变子空间法，多抽样率信号处理，DC-DC部分采用定功率单环控制。

说明：详细画出了时域和频域的相关图，多抽样率信号处理，matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，阐述了负荷预测的应用研究,用于时频分析算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：IDW距离反比加权方法，均值便宜跟踪的示例，LCMV优化设计阵列处理信号，一些自适应信号处理的算法，光纤陀螺输出误差的allan方差分析，计算加权加速度。

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说明：模糊K-均值算法由K-均值算法派生而来。K-均值算法在聚类过程中，每次得到的结果虽然不一定是预期的结果，但类别之间的边界是明确的，聚类中心根据各类当前具有的样本进行修改。模糊K-均值算法在聚类过程中，每次得到的类别边界仍是模糊的，每类聚类中心的修改都需要用到所有样本，此外聚类准则也体现了模糊性。模糊...

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说明：应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果，选出的基因子集有利于后续样本分类，但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性，从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集，本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...

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