说明：语音信号是时变。单个参数信号的改变比信号本身较缓慢。因此，对于此类参数的测量，显著较低的频率是信号的 ↗sampling 比 ↗sampling 频率的必要条件。帮助下窗函数的加权信号在时间域和分为局部信号序列进行了测量。关于测量的确切目标，必须确定"短时间分析"两个维度： 窗口长度 （加权部分信号...

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说明：污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练,建立软测量模型。仿真结果表明该软测...

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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：图像边缘检测算法研究 一、边缘检测： 边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。...

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说明：脉冲噪声又称为冲量噪声或者椒盐噪声。脉冲噪声会使得灰度图像上亮的区域出现纯黑像素点而暗区域上出现纯白像素点。这种噪声可能由数-模、模数转换过程中的比特错误产生。灰度图像上的一些点上将随机出现亮点和黑点。 脉冲噪声污染灰度图像会使得部分像素点的灰度值突然变得过大或过小，造成图片上出现离散的、...

说明：应用背景在电脑里科学，粒子群优化（粒子群算法）是一种计算方法，通过反复地尝试提高候选人的问题来优化问题关于一个给定的解决方案质量测量。粒子群优化算法的一个问题，有一个人口的候选人解决方案，在这里被称为粒子，并根据简单的数学公式在粒子的位置和速度移动这些粒子周围的搜索空间。每个粒子的运动受其局部的影响...

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说明：免疫粒子群优化算法调整PID。该方法将免疫算法中基于浓度的抗体复制策略与粒子群优化算法相结合。对低浓度粒子进行提升，对高浓度粒子进行抑制，从而保持粒子的多样性，克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点，优化速度快。

混合优化算法 AIPSO PSO 混合算法 PID

说明：模式识别算法经验模式分解的端点效应消除代码。

模式识别算法 经验模式 端点效应 消除

说明：针对差分进化( DE) 算法后期收敛速度变慢、收敛精度变低以及易陷入局部最优解的缺点，提出一种基于双种群自适应进化的改进差分进化算法。

DE 差分进化算法 双种群自适应

说明：卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CN...

卷积神经网络 CNN