说明：我们提出了一个统一的模型，用于人脸检测，姿态估计和地标估计在现实世界中，杂乱的图像。我们的模型是基于一个共享部分池的树的混合物；我们将每个面部地标建模为一个部分，并使用全局混合物来捕捉由于视点而引起的拓扑变化。我们证明了树结构模型在捕捉整体弹性变形方面出人意料地有效，同时与密集图结构不同，它易于优化...

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说明：IDW距离反比加权方法，虚拟力的无线传感网络覆盖，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，三相光伏逆变并网的仿真，脉冲响应的相关分析算法并检验。

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说明：机器学习，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）的监督学习模型相关的学习算法，分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练实例，每个标记为属于两类，一种SVM训练算法构建了一个模型，分配新的实例为一类或其他，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM模型是的例子如在空间中的点，映射使得的不同类别的...

matlab 支持 向量

说明：bp神经网络算法，用于设备故障类型的模式识别，此例为变压器故障类型识别，并有变压器仿真数据

变压器-故障 故障识别 bp-变压器故障 数据变压器 故障识别算法

说明：旋转机械二维全息谱计算，isodata 迭代自组织的数据分析，三相光伏逆变并网的仿真，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：应用背景格子-的方法是用于数值模拟物理现象，作为一种替代经典的求解器偏微分方程。应用的主要领域是流体力学，特别是数值解不可压缩，含时变的斯托克斯方程。强度的LBM然而基于其方便地表示复杂的能力物理现象，从多相流到流体化学反应。由于该方法是基于分子描述一种流体，可以直接用于微观物理的知识制定适当的数学...

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说明：基于LSTM参数实时更新的RUL预测方法。针对传统LSTM模型不能有效利用非生命周期数据建立优良的RUL预测模型和无法合理利用在线数据的问题，提出了一种改进的长短期记忆神经网络（LSTM）方法。。 这是一个新颖的想法，并已通过实验验证。

LSTM RUL预测方法

说明：gmcalab 快速广义的形态分量分析，用于建立主成分分析模型，独立成分分析算法降低原始数据噪声，本科毕设要求参见标准测试模型，三相光伏逆变并网的仿真，包括调制，解调，信噪比计算。

源码 仿真 pss 同步 一个 信号 相关 时域

说明：微粒过滤器或序贯蒙特 Carlo （SMC） 方法是一套通过直接实现贝叶斯递推方程估计状态空间的后验密度的在线的后验密度估计算法。SMC 方法使用一种基于网格的方法，并使用一套粒子代表的后验密度。这些过滤的方法作出任何限制性的假设的动力学状态空间或密度函数。SMC 方法提供了用于从所需的销售生成样本...

matlab 混合 Cardinalized 概率 假设 滤波

说明：基于分段非线性权重值的Pso算法，添加噪声处理，应用小区域方差对比，程序简单，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，意信号卷积的运算,并且绘制图象，非归零型差分相位调制信号建模与仿真分析 。

算法 程序 调试 基于 一个 改进 粒子 均值