说明：通过模糊神经网络的基本范例，首先要对样本进行聚类分析，以此来确定模糊规则个数。利用K-means法对样本聚类; 其次建立模糊推理系统，隶属度函数个数-－模糊规则个数，推理计算输出值，归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值；参数修正过程。  三增加方式，非批处理方式迭代...

matlab 神经网络 模糊 范例

说明：高斯混合模型和EM基于图像分割这是一个函数试图获取高斯混合模型，期望最大化（EM）算法，最大似然估计。它适用于数据集的任意尺寸。应用多种技术来避免这往往发生在高维数据的计算概率的浮点数的下溢的问题。另外，代码是经过精心设计，以高效利用vertorization和矩阵分解。这是一种广泛使用的算法。该算...

matlab 分割 图像 基于 GMMEM

说明：2018美赛D题精选最全面！（翻译、思路、解析视频、相关数据、参考文献）

美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)

说明：本压缩文件包含HHT-EMD(希尔伯特黄转换－经验模态分解)发明人黄锷院士领衔之台湾中央大学数据分析方法研究中心推广的标准EMD/EEMD/CEEMD分析工具，由该中心资深研究员Yung-Hung Wang王老师于2013年撰写，包含了原始EMD及近年来EMD的最新算法，最为权威、快速、精确、易用。...

希尔伯特黄转换 EMD EEMD CEEMD

说明：绝密！！！绝密！！！2014年全国数学建模A题资料！！！！

全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)

说明：机动目标跟踪源代码，粒子滤波 主要是关于基于粒子滤波器的目标跟踪算法及实现。粒子滤波是以贝叶斯推理和重要性采样为基本框架。贝叶斯推理就是类似于卡尔曼滤波的过程。而卡尔曼滤波是线性高斯模型，对于非线性非高斯模型，就采用蒙特卡洛方法（Monte Carlo method,即以某时间出现的频率来指代...

说明：GM-PHD算法是在线性高斯条件下得出的PHD递推的闭合解，它将目标的PHD用混合高斯的形式表示，并且具有这样的特点：若k-1时刻的目标PHD为混合高斯形式，那么经过PHD递推后得到的k时刻PHD也是混合高斯形式。

matlab 混合 概率 假设 滤波

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：假设一个交换系统有M部电话，每个用户在很短的时间（单位时间内）呼叫一次的概率为P；用户间呼入的时刻相互独立，当M很大，P很小时，时间t内到达交换机的呼叫次数构成泊松过程N(t)。 1、确定此泊松过程的参数。利用计算机仿真N(t)的生成过程。注意合理选择M和P，时间分辨率为一个单位时间。 2、为了比...

泊松过程的生成及其统计分析 随机过程 泊松 不确定理论 p参数假设验证

说明：包含大量的MATLAB使用技巧,非常实用

MATLAB实用技巧