说明：应用背景关键技术该算法对 松散关系；K近邻分类器，一个流行的 ；机器学习 ；分类，经常混淆技术k-均值 ；因为 ；K  ；在名称。可以将近邻分类器对 得到的聚类中心；k-均值将新数据到现有的集群。这就是最近的质心分类器 ； ；或Rocchio算法。

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说明：应用背景 k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 关键技术 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的...

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说明：利用bp神经网络建立汽油样本值及其辛烷值之间的数学模型，并对数学模型的性能进行评估。经过训练后得出具体的预测结果，并显示出详细信息。

说明：k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举...

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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：蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素，蚂蚁通过感知到的信息素多少，来决定所要选择的下一个栅格。蚁群算法的核心部分在于模拟了蚁群的转移概率选择行为，通过使用信息素和启发式函数值进行转移概率计算。粒子群算法可以用于机器人运动轨迹规划，求得最短路径。

​蚁群算法 优化算法 信息素 栅格 粒子群算法 机器人

说明：优秀论文及配套源码。Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态 分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量...

EMD分解能量谱 暂态扰动检测 论文源码 系统辨识论文 HHT瞬时能量谱

说明：信息融合方面得例题，对已知要求的目标，利用动态矩阵控制（DMC）使其达到期望值。所有程序均通过调试。希望对大家有所帮助

matlab-融合 DMC 信息融合 融合 20080426

说明：ConstantiniUnwrap解包裹算法是一种全局算法，可以利用在光学图像处理，条纹图以及相移干涉测量中，可靠性比较高， 作者是意大利人，所得到的解包裹相位图稳定，值得拥有。

matlab Constantini 算法

说明：对实际降雨信道环境的模拟，根据不同的降雨概率，得到降雨的类型，以及降雨引起的路径损耗值。对于想要仿真实际环境和信道，可以加入降雨这一干扰，作为对性能评估的一个影响因素，其中涉及到的降雨类型及对应的雨衰减率依据国标。

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