说明：控制系统性能评估的研究现状与展望摘要：总结了控制系统性能评估理论研究近20 年的发展历程，分析了几类主要的控制性能评估基准：基于最小方差控制、基于用户指定指标、基于LQ G以及基于限定结构等方法的适用对象，以及这几类方法对应的性能指标在评价控制系统优劣时的准确有效性。通过回顾控制系统性能评估研究的现...

控制系统 性能评估

说明：实现了fisher线性分类器的功能，源码使用matlab编程，通俗易懂

fisher分类器 编程实现Fisher fisher-matlab fisher-线性分类器 linear-classifier

说明：该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习。

rvm-算法 rvm-分类-matlab 机器学习-拟合 稀疏保持 稀疏分类 SVM

说明：用其中一半的数据采用ANN-BP算法设计分类器，另一半数据用于测试分类器性能。

bp ann 分类器

说明：采用cross validation的思想可以在某种意义下得到最优的参数,可以有效的避免过学习和欠学习状态的发生,最终对于测试集合的预测得到较理想的准确率.采用实例验证表明,用cross validation选取出的参数来训练SVM得到的模型比随机的选取参数训练SVM得到的模型在最后分类预测上更有效...

matlab 分类 svm 性能 参数 优化 更好 如何 提升

说明：SVM 分类算法，由于其能有效解决小样本、非线性及高维模式识别等问题，且通常具有良好的学习和推广能力而得到广泛研究并已成功应用于故障诊断等领域。用支持向量机对一组数据分类，手打源码，效果很好，经测试可用

matlab 分类 源码 测试 svm

说明：被广泛应用的MIMO预编码技术，将所有线性预编码技术（包括迫零，最小均方误差，奇异值分解等算法加以归类，仿真比较其误比特率性能，具有很好的指导意义。

matlab 编码 仿真 性能 比较 线性

说明：支持向量机(SVM, Support Vector Machines)实际是近年来出现的一种先进的机器学习方法，它是重要的基于VC理论的创造性机器学习方法，是一种非常有潜力的分类技术 ，开辟了学习高维数据新的天地，可以替代多层感知机、RBF神经网络和多项式神经网络己有的学习算法，同时SVM方法在实际...

matlab 分类 svm 基于 类别

说明：采用SVM设计男女生分类器。采用的特征包含身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征。要求：采用平台提供的软件包进行分类器的设计以及测试，尝试不同的核函数设计分类器，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算基于平台的软件包）。

男女生分类器 svm-auc AUC-SVM 采用SVM设计 交叉验证-SVM

说明：图像检索的查询和使用，利用SVM进行分类后，分类，朴素贝叶斯和决策树分类器性能的措施比较。

分类 图像 检索 使用 查询 决策 贝叶斯 朴素