说明：灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息、不确定性问题的新方法，它以部分信息已知，部分信息未知的“小样本”，“贫信息”不确定系统为研究对象，通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。灰色理论是我国学者邓聚龙教授在1982年首先提出的，该理论认...

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说明：人脸识别作为一个复杂的模式识别问题，近年来得到了广泛的关注，识别领域的各种方法在这里各显所长，而且发展出了许多新方法，大大丰富和拓宽了模式识别的方向。现有一个描述人脸不同角度的图像库，包含了10个人，每人5幅图像，分别描述人脸的朝向：左方、左前方、前方、右前方和右方。创建LVQ神经网络，对任意给出的...

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说明：本程序为RBF神经网络预测。输入量为多个，输出为单个，可根据自己需求进行修改。预测效果明显，较为实用。

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说明：应用背景该谱的HMM模型是传感系统如图2.2所示。PU状态是所观察到的或输出的序列，这是一个二进制序列，其中二进制零表示信道处于空闲状态，并且一个表示信道在忙状态。它是真正的聚氨酯，聚氨酯激发模型执行空气界面的状态认知无线电（铬）关键技术联邦通信委员会 (FCC) 观察结果表明大多数分配的频谱的乐...

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说明：BP-Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。

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说明：matlab程序运行时导入数据文件作为输入参数，使用matlab实现智能预测控制算法，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，仿真效果非常好，利用matlab GUI实现的串口编程例子，给出接收信号眼图及系统仿真误码率。

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说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出...

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说明：语音信号分类，BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传播的过程中，输入信号从输入层经隐含层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出...

说明：2017研究生赛B题又来一大波资料

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)