说明：Relief计算分类权重，鲁棒性好，性能优越，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，使用matlab实现智能预测控制算法，使用拉亚普诺夫指数的公式。

matlab 编程 跟踪 目标 不错 航迹 成形

说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，从先验概率中采样，计算权重，关于小波的matlab复合分析，数据模型归一化，模态振动，ldpc码的编解码实现，单径或多径瑞利衰落信道仿真。

matlab 算法 选择 代码 svm 参数 进行 优化 不错 特征 粒子

说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于人工神经网络的常用数字信号调制，采用热核构造权重，课程设计时编写的matlab程序代码，借鉴了主成分分析算法（PCA），采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

算法 源码 实现 文献 Tritraining

说明：ELM算法是由南洋理工大学黄广斌副教授提出，相比于BP算法复杂的参数设置，该算法结构简单，只需输入隐层节点数即可，输入权值和阈值随机输入成后为固定值，输出权值由隐含层输出与网络输出数据确定，因此ELM算法属于前馈型神经网络，并且学习速度较快、泛化能力好。

说明：模糊综合评价+层次分析法+聚类 结合层次分析法特点，能够自主计算出综合评价中各指标的权重，避免自主赋权的主观性，同时附带有聚类指标，将所得结果分类。

聚类评价 层次聚类-权重 综合权重 指标权重-matlab 模糊层次分析

说明：首先确定被评价对象的因素（指标）集和评价（等级）集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果。

综合评价 模糊集 模糊综合 隶属度 matlab模糊综合

说明：自己编写RBF神经网络程序，RBF神经网络隐层采用标准Gaussian径向基函数，输出层采用线性激活函数，其中数据中心、扩展常数和输出权值均用梯度法求解，它们的学习率均为0.001。其中隐节点数选为10，初始输出权值取[-0.1，0.1]内的随机值，初始数据中心取[-1，1]内的随机值，初始扩展常数...

RBF 神经网络 标准 Gaussian 径向

说明：RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值

RBF 径向基神经网络

说明：有效的方法，以从天然看到的图像除去雨与低通滤波器和高通滤波器的帮助。的步骤：1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.应用双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度的权重。7.计算双边滤波器的响应。8.通过图像分析K-means聚类9.运用K-SVD算法

matlab 检测 GUILogGabor 肺癌

说明：针对BP神经网络的初始权值和阈值是随机选取的弊端，采用遗传算法寻优BP的初始权值和阈值，然后进行BP训练和测试。遗传算法包括编码 选择 交叉 和变异等操作。

遗传算法 BP神经网络 非线性预测