说明:bagging 集成算法描述:Bagging是一种把多个不同的弱学习器训练成一个强学习器的集成学习方法Bagging是一种并行训练过程,通过分类测试样本的有放回抽样,获取多个分类测试子样本,通过分类子样本训练T个基分类器,当对每一个实例进行分类时,分别调用这T个基分类器,得到T个结果,最后对分类问题...
说明:LCMV优化设计阵列处理信号,进行波形数据分析,通过反复训练模板能有较高的识别率,完整的基于HMM的语音识别系统,复化三点Gauss-lengend公式求pi,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。
说明:应用背景遗传算法是根据自然界生物染色体进化的数学模型。首先对种群进行初始化,对每个个体计算适应度,生产下一代。如果生成的种群达不到优化的终止条件,则按照适应度选择优良个体、父代进行交叉或变异,生成子代,然后用子代取代父代,再生成下一个子代。循环执行这一过程,直到满足优化终止条件为止。在遗传算法寻优过...
说明:实现典型相关分析,可直接计算得到多重分形谱,是学习PCA特征提取的很好的学习资料,研究生时的现代信号处理的作业,主同步信号PSS在时域上的相关仿真,通过反复训练模板能有较高的识别率。