说明：GMDH 型多项式神经网络 1.5 版 （2011 年 6 月 2 日）- 一个简单实现的组方法的数据处理 （GMDH） 建立多项式神经网络。网络层--建造迭代算法使用时的确切结构 （连接） 和大小 （层数） 网络的训练数据由评价标准 — — 在一种附加的验证数据或测量性能控制...

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说明：支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限...

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说明：局部性约束线性编码 （LLC）这可以看成是 LCC 的快速实现，利用项目纳入每个描述符的局部性约束其局部坐标系。实验结果表明，通过使用 LLC 生成最终表示形式 （图 1）代码可以达到令人印象深刻的影像分类精度甚至与线性支持向量机分类器。此外，优化采用 LLC 的问题具有解析解，计算的复杂性在哪里只...

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说明：应用背景通过经验模式分解(empirical modedecomposition，EMD)将信号分解成一系列单频率信号——本征模函数(intrinsic mode function，IMF),在通过 Hilbert 变换即可求得每个本征模函数的瞬时频率。Hilbert-Huang 变换在实际应用中，...

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说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。

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说明：基于实例的超分辨率深深连接传统 _分析_ 内插方法，因为他们分享同样的目标。传统的插值方法 (例如线性，双三次，和三次样条插值)，通过已知像素的平均值作为计算 HR 网格中缺失的像素，隐式地施加 _smoothness_ 事先。然而，自然图像经常呈现强烈的不连续性，如边缘和角，和因此产生振铃和模糊输...

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...

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说明：粒子群算法施一种有效的全局寻优算法。与传统的进化算法相比，粒子群算法保留了基于种群的全局搜索策略，但是其采用的“速度-位移”模型操作简单，避免了复杂的遗传操作，它特有的记忆使其可以动态跟踪当前的搜索情况调整搜索策略。本代码结果非常明显而且直观。

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说明：SVM（支撑向量机模型）是二（多）分类问题中经常使用的方法，思想比较简单，但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂。本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题。

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说明：一种新的信号分解方法，算法简单，速度快，效率高。有仿真程序。 它由输入数据自驱动分解，类似于经验模态分解（EMD），可将一个复杂的信号分解成几个适当的旋转分量和一个残差。