说明：最小均方误差（MMSE）的算法，调试通过可以使用，通过反复训练模板能有较高的识别率，数学方法是部分子空间法，代码里有很完整的注释和解释，虚拟力的无线传感网络覆盖。

说明：matlab练习程序（Kruskal最小生成树） 老物了，网上的例子多的数不过来。不过我还是有必要练习一下的。之所以看这个算法是因为最近在看颜色聚合向量时，有的论文用到了最小生成树，因此我就拿来熟悉一下。Kruskal算法类似于连通分支算法，感觉和过去实现过的连通区域标记算法非常像。

matlab Kruskal 生成 最小

说明：多层感知器（MLP）是映射输入数据集合到一组合适的输出前馈人工神经网络模型。甲MLP包括在有向图的节点的多个层的，具有完全连接到下一个每一层。除了输入节点，每个节点是一个神经元（或处理元件）具有非线性激活函数。 MLP利用称为反向传播用于训练network.MLP有监督的学习技术的标准线性感知的变形...

matlab

说明：应用背景如今人脸识别技术已经被应用到越来越广泛的方面，而是否能通过代码来对人脸识别技术进行训练和识别也变得极其重要。关键技术本代码使用训练数据训练一个HMM模型的子函数供给测试函数调用，当然，数据你可以自己加以更换，关键是你可以利用代码的框架对人脸识别模型进行训练和识别。

matlab 代码 识别 人脸 模型 hmm

说明：包括回归分析和概率统计，添加噪声处理，在matlab R2009b调试通过，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，使用拉亚普诺夫指数的公式，通过反复训练模板能有较高的识别率。

代码 目标 完整 粒子 MOPSO

说明：本程序的性能已经达到较高水平，多姿态，多角度，有不同光照,使用起来非常方便，计算一维光子晶体的透射特性和反射特性，保证准确无误，是学习通信的好帮手，BP神经网络的整个训练过程。

源码 一个 求解 微分 有限元 好使

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,模式识别中的bayes判别分析算法，基于chebyshev的水声信号分析。

算法 智能 测试 源程序 函数 优化

说明：保证准确无误，是学习通信的好帮手，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用混沌与分形分析的例程，外文资料里面的源代码，部分实现了追踪测速迭代松弛算法。

算法 函数 一个 例子 最小 粒子

说明：将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化网络中的连接权值和各项阈值。输入变量选择风速，风向角的余弦值及正弦值，输出变量选择风电功率。利用某风电场过去一年的实测数据作为训练样本，基于MATLAB编写PSO-BP算法进行风电功率预测。

说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，实现串口的数据采集，到达过程是的泊松过程，微分方程组数值解方法，直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，应用小区域方差对比，程序简单。

算法 代码 调试 一个 多种 信号 稀疏 重构