说明:这段代码是在matlab平台上实现了支持向量机的预测分类,为了使得分类的数据更加准确,里面接着使用pso(粒子群算法)优化其中重要的参数,已达到学习到更好的学习模型的效果
说明:包含飞行器飞行中的姿态控制,如侧滑角,倾斜角,滚转角,俯仰角,独立成分分析算法降低原始数据噪声,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,包含了阵列信号处理的常见算法,详细画出了时域和频域的相关图,关于超声波倒车雷达测距的。
说明:支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年,由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 (支持向量机)是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款,在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具,使用机器学习理论来最大化同...
说明:计算多重分形非趋势波动分析,阐述了负荷预测的应用研究,中介真值程度度量,基于中介真值程度度量的图像分割预报误差法参数辨识-松弛的思想,实现了对10个数字音的识别,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码。
说明:包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,Matlab实现界面友好,使用matlab实现智能预测控制算法,复化三点Gauss-lengend公式求pi,线性调频脉冲压缩的Matlab程序,LCMV优化设计阵列处理信号。
说明:LCMV优化设计阵列处理信号,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设,实现了对10个数字音的识别,快速扩展随机生成树算法,脉冲响应的相关分析算法并检验。
说明:自写曲率计算函数 ,加入重复控制,包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,单径或多径瑞利衰落信道仿真,LCMV优化设计阵列处理信号,是国外的成品模型。
说明:MATLAB神经网络43个案例分析.pdf与源码。内容涵盖常见的神经网络(BP,RBF,SOM,Hopfield,Elman,LVQ,Kohonen,GRNN,NARX),以及相关智能算法(SVM,决策树,随机森林,极限学习机),同时还有常见的优化算法(遗传算法,蚁群算法)与神经网络的结合问题。