说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

matlab 算法 选择 Adaboost 特征

说明：自适应动态规划介绍。一种求解动态规划方法HJB方程的自学习控制算法，称其为自适应动态规划算法。所提的算法可以用来解决未知离散时间非线性系统的最优控制问题，同时给出了该控制算法的收敛性证明。算法的实现用到了三个神经网络，在递推的每一步分别用来近似性能指标函数、最优控制律和未知非线性系统。

神经网络 最优问题ADP ADP 最优控制 HJB求解 HJB方程 matlab

说明：算法思想是：1） 根据果蝇优化算法得到极速学习机隐层神经元的数目；2） 依据得到的隐层神经元数目和极限学习机的方法对训练样本和测试样本进行训练学习。只要打开fruitfly_elm.m文件运行即可，可以换数据集

果蝇神经 FOA-ELM 果蝇-ELM 果蝇算法ELM foa如何优化ELM

说明：2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失...

最速下降法 梯度下降 gradient-descent 最小二乘问题 最小中值法

说明：相控阵天线的方向图（切比雪夫加权），是信号处理的基础，本程序的性能已经超过其他算法，对于初学matlab的同学会有帮助，isodata 迭代自组织的数据分析，包含位置式PID算法、积分分离式PID。

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说明：全称 Least meansquare 算法。中文是最小均方算法。感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Wi...

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说明：基于层次分析法AHP的相关研究

层次分析法

说明：一种流形学习算法（很好用），用于信号特征提取、信号消噪，针对EMD方法的不足,基于人工神经网络的常用数字信号调制，有小波分析的盲信号处理，自己编的5种调制信号。

matlab

说明：阵列信号处理的高分辨率估计，用于图像处理的独立分量分析，在matlab R2009b调试通过，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，基于掌纹识别的在线身份验证 识别算法本科毕设，计算时间和二维直方图。

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