说明：贝叶斯网络结构学习的K2算法。在确定有节点序的情况下，依据K2评分函数，从空图开始加边，每加一条边，计算当前网络的K2评分，若评分高于之前的，则加上这一条边，否则就不加。因为这是在节点序已定的情况下学的，不需要转边。然后再执行减边操作，一次减边，若得分增高，则删去当前边，否则不删。

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说明：应用背景1999 年D. D. Lee 和H. S. Seung [26, 27] 在Nature上提出了一种新的矩阵分 解思想—非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF). 该文章的发 表迅速引起了各个学术领域研究人员的重视: 一方面, 科学研...

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说明：该文件主要包括了粒子滤波的在MATLAB平台下运行的代码，以及粒子滤波的基本思想，以及详细的介绍。粒子滤波有一定的缺点，例如容易发散，需要的粒子数较多。但粒子滤波也有一定的优点，即为可在非高斯非线性情况下能够有较好的仿真。

说明：应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。...

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说明：适当的工具可用性可以大大帮助调查和无线传感器网络的应用程序的开发。为此目的，MatlabTM 可以作为一个合适的快速原型工具。其高级的编程环境将允许容易的设计、 实现和仿真算法和无线图像传感器网络的应用程序如果无线微尘和图像传感器的接口存在。这种接口可以实现作为标准化的库，提供易于使用的函数来沟通与...

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说明：K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大，算法过程如下： 输入：k, data[n]; （1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]； （2） ...

说明：我们调查了模拟认知无线电系统的重用本地未使用的频谱，以增加系统总容量的想法。在项目研究阶段，我们试图挖出所有可用的仿真方法，但不幸的是没有人提到的确切的方法或程序和大部分的模拟是在某些特定的硬件平台上。因此所有我们能找到都产出的认知无线电系统在各种硬件平台上的各种参数。可用的以前的模拟方法模拟只的认...

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说明：自 20 世纪 30 年代，联邦通信委员会 （FCC） 已行骗控制无线电频谱能量。他们许可特定部分在特定的地理区域的用户。很少，小，无牌经营的乐队仍处于打开状态任何人都可以使用，只要他们遵循一定功率的调节。含稀土占激增，个人的无线技术，这些无牌的乐队已经成为挤满了一切从无线网络到数字无绳电话。为了打...

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说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：基于目标节点的无线传感器追踪的matlab仿真代码，程序在matlab7.0上试运行，完美运行，对学习节点定位技术的朋友们有一定的帮助

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