说明：《计算智能中的仿生学：理论与算法》2003
深度学习
说明：包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，使用大量的有限元法求解偏微分方程，匹配追踪和正交匹配追踪，采用波束成形技术的BER计算，使用matlab实现智能预测控制算法，用MATLAB实现的压缩传感，脉冲响应的相关分析算法并检验。
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说明：Relief计算分类权重，阵列信号处理的高分辨率估计，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法,Pisarenko谐波分解算法,包括数据分析、绘图等等,使用matlab实现智能预测控制算法。
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说明：《从计算机下棋谈起：人工智能浅》1985
说明：大数据分析中的计算智能研究现状与展望_郭平
大数据技术
数据分析
说明：使用matlab工具，进行多智能体的Q学习算法的研究仿真，是目前几乎所有行业都在进行的最前沿工作。由于最优值计算的复杂性以及收敛速度的限制，所以目前研究人员使用各种学习方法，进行最优配置的研究。其中Q学习就是当前动态学习中最有前途的一种学习方法。
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说明：智能天线来波方向估计算法，music算法的估计。
智能天线 来波方向
多智能体 Q学习算法 Q学习 动态学习
说明：利用遗传程序设计建立电力系统的负荷模型，无需像传统方法一样预先确定具体的模型结构，它能根据输入输出数据直接演化出变量间的函数关系，并且能够一次性的同时确定函数的结构形式和参数，使得模型的生成过程趋于智能化、自动化，解决了负荷建模工作中长期困扰的模型辨识问题。
参数辨识智能 遗传辨识 负荷参数辨识 电力负荷建模 power-GP
