说明：对于一个两类分类问题，当n=100时候，用mvnrnd()函数随机产生两类样本；每一类的样本容量不小于100；2）设计最大似然估计算法对两类类条件概率密度函数进行估计；3）设计非参数估计算法对两类的类条件概率密度进行估计（任选Parzen窗法或kn-近邻法之一），并分析样本数量、窗宽、k等因素对概率...

说明：CSNIA&S是指对于连续信号，在加入各种不同噪声的况下，进行图像分析和ulink仿真的模块。该模块的作用是通过将不同噪声加入到连续信号中，从而评估信号在实际环境中的表现和性。同时，该模块可以使用图像分析方法来确定信号与噪声之间的关系，并使用Simulink仿真工具来验证模型准确性和可行性。

连续信号 CSNIA&S 叠加噪声 图像分析

说明：由混合信号分离出原信号的算法，目前比较成熟的线性盲源分离算法有很多，FastICA是其中之一。独立成分分析ICA是一个在多领域被应用的基础算法。ICA是一个不定问题，没有确定解，所以存在各种不同先验假定下的求解算法。相比其他技术，ICA的开源代码不是很多。

混合信号 线性盲源分离算法 FastICA 独立成分分析 ICA 基础算法 求解算法 开源代码

说明：许多生产计划与管理问题都可以归纳为最优化问题, 最优化模型是数学建模中应用最广泛的模型之一,其内容包括线性规划、整数线性规划、非线性规划、动态规划、变分法、最优控制等.

生产计划优化 最优生产 整数规划 动态最优化 线性整数优化

说明：针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰，准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。为此，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、Hilbert能量谱与变量预测模型（VPMCD）相结合的泄漏检测方法。该方法首先将压力信号分解成若干个固有模态函数（IMF）之和，然后将IMF分量进行Hilber...

分解 工况预测 Hilbert谱 IMF选择 VPMCD

说明：拟牛顿法和最速下降法(Steepest Descent Methods)一样只要求每一步迭代时知道目标函数的梯度。通过测量梯度的变化，构造一个目标函数的模型使之足以产生超线性收敛性。这类方法大大优于最速下降法，尤其对于困难的问题。另外，因为拟牛顿法不需要二阶导数的信息，所以有时比牛顿法(Newton...

拟牛顿迭代法 无约束优化 拟牛顿法 导数约束 优化 s函数

说明：雷达数据处理对于观测的目标位置数据（称为点迹）进行滤波处理，自动形成航迹，并且可以对下一个目标的位置进行估计预测。利用最小二乘算法（LMS）进行滤波处理，得到了比较稳定的航迹估计。 最小二乘方法是参数估计中一种较为常见的参数估计方法。对于雷达观测数据，在我们假定已经精确知道航迹的运动学模型之后，通过...

序贯雷达 matlab雷达方程 雷达点迹 target-track-lms 航迹预测

说明：系统辨识课程中经典辨识方法之差分方程辨识源代码

差分方程 辨识 系统辨识差分 系统辨识课程 MATLAB系统辨识

说明：卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CN...

卷积神经网络 CNN

说明：Benders分解算法是J.F.Benders在1962年首先提出的，是一种求解混合整数规划问题的算法。Benders分解算法将具有复杂变量的规划问题分解为线性规划和整数规划，用割平面的方法分解出主问题与子问题，通过迭代的方法求解出最优值。 Benders分解算法是一个很常用的算法,用来计算像最小整...

Benders分解法 机组组合