说明：首先进行数据的归一化，然后计算相空间中第M点与各点的距离，再排序计算相空间中第M点的(m+1)个参考邻近点，再计算第M点的(m+1)个参考邻近点的权P[i]， 再用最小二乘法计算a[],b[]

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说明：最小二乘支持向量机，LS_SVM.m为主函数，normalization.m为归一化函数，release.m为反归一化函数。

ls--SVM 最小二乘svm 反归一化 向量归一化 归一化

说明：工件 （光照归一化技术的鲁棒人脸识别） 工具箱 v 2.0 是 Matlab 函数的集合和脚本旨在帮助研究人员在人脸识别领域工作的。工具箱中制作了作为一种副产品，我的研究工作，是可以免费下载。工件工具箱 v2.0 包括下列光度法归一化技术的实现： 单-规模-retinex 算法，多 scaleret...

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说明：应用背景这个多变量（慢）变化的文件的概要；主要。M是文件的准备，我们的算法所需的所有数据，饲料数据给另一个函数实际上已经实施的算法，然后显示我们的结果。梯度，是具有梯度功能的文件，并在其上实现梯度下降。成本：我是一个简单的文件，它有一个函数，它的参数计算的值的成本函数。此源代码的另一个重要特点是，标...

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说明：资源描述Elman网络是 J. L. Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的, 它是一种典型的局部回归网络( global feed for ward l ocal recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络。Elman网络具有与多层...

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说明：一些matlab的程序，，其中有BP神经网络集成的程序，在数据处理时采用归一化函数

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说明：为了使得回归分析的结果更加直观，我调用regstats函数，编写了一个更为实用的函数：reglm，代码如下（代码中有调用方法和例子）。

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说明：实现多输出的支持向量机回归，不需要对每一个输出都进行函数回归。

多输出-回归 支持向量回归 msvr 支持向量机回归 多输出

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：这是一个用于传统回归问题的神经模糊网络，如正弦函数等。该网络的理论基础是建立一个神经模糊系统，该系统的结构可以用网络的更新规则进行更新。未注明日期的法则基于梯度下降算法。

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