说明：应用背景这个工具箱包括机器学习方法：基于稀疏编码的分类，基于字典的降维子字典学习，学习模型，线性回归和分类（LRC）。核l_1正则或（和）非负约束稀疏编码和字典学习模型在这个工具箱实现。 ；关键技术活动集，内点，近端，和分解方法来优化这些模型。目前的版本是1.9（2015年3月2日）。这个工具箱是免...

matlab SR 工具箱 稀疏 表示

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：可以用GA优化阵列天线，利用GA，优化目标方向，进行建模，包含渐进式二维平面阵的方向性表达式，可以以此为练习，略微理解GA算法在天线设计中的应用情况，后续正在学习GA在HFSS中的运用，希望有同一方向的人一起学习，进步。

算法 ga 优化 天线 阵列

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，实现典型相关分析，数学方法是部分子空间法，处理信号的时频分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，仿真效果非常好，包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

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。

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说明：旋转森林最近热门的集成学习分类方法，可用于模式识别分类。当输入数据中存在非线性关系的时候，基于线性回归的模型就会失效，而基于树的算法则不受数据中非线性关系的影响，基于树的方法最大的一个困扰时为了避免过拟合而对树进行剪枝的难度，对于潜在数据中的噪声，大型的树倾向于受影响，导致低偏差（过度拟合）或高方差...

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说明：梯度下降是迭代法的一种,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，得到最小化的损失函...

说明：在前人工作的基础上深入分析了探讨了神经网络和思维进化算法的思想精髓、主要算法及特点,并将其应用于变压器的故障诊断当中,取得了良好的诊断结果。 人工神经网络利用本身分布式并行处理、自学习、自适应、非线性映射以及联想记忆等优点,为解决传统方法的不足开辟了新途径。但是由于神经网络自身结构特点,这种方法的收...

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说明：利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法，神经网络控制方法，LQR状态调节器最优控制方法，实现了三维倒立摆在飞行器上的稳定控制。鲁棒性很强，进行了高斯白噪声的扰动实验。

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说明：对空间机动目标的跟踪程序，包括：卡尔曼滤波，扩展卡尔曼滤波，粒子滤波，无迹卡尔曼滤波这几个最常用的滤波方法。程序有汉语注释，运行无误，方便初步学习状态空间预测目标跟踪的学生学习。

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