说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，多元数据分析的主分量分析投影。

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说明：信息内容 weightedstructural 相似性度量 （IW 独） 是 structuralsimilarity （独） 索引扩展纳入信息 contentweighted 池的想法。同样的想法，也可以适用峰值信号-到-noiseratio （PSNR），从而导致信息内容加权峰值信噪比 （IW ...

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说明：应用背景主要针对图像分割的谱聚类算法，能够快速有效地实现常用图形的聚类分析。结合区域颜色信息和位置信息重新构造的权值矩阵，用于彩色图像分割。关键技术Ncut谱聚类算法、Ncut 方法把整幅图像看作一幅带权无向图 ,图像 中每一个像素对应了图中的一个节点 ,边上的权值代 表像素之间的近似关系 。

matlab 代码 实现

说明：matlab BP神经网络遗传算法优化，局部最优解 2. fitness.m为输入自变量优化适应度子函数。 3. de_code.m为输入自变量优化编解码子函数。 4. gabpEval.m为BP网络权值和阈值优化适应度子函数。 5. gadecod.m为BP网络权值和阈值优化编解...

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说明：Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这 些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权...

matlab 代码 程序

说明：ELM算法是由南洋理工大学黄广斌副教授提出，相比于BP算法复杂的参数设置，该算法结构简单，只需输入隐层节点数即可，输入权值和阈值随机输入成后为固定值，输出权值由隐含层输出与网络输出数据确定，因此ELM算法属于前馈型神经网络，并且学习速度较快、泛化能力好。

说明：针对BP神经网络的初始权值和阈值是随机选取的弊端，采用遗传算法寻优BP的初始权值和阈值，然后进行BP训练和测试。遗传算法包括编码 选择 交叉 和变异等操作。

遗传算法 BP神经网络 非线性预测

说明：多变量输入、输出、多干扰、非线性和强耦合的复杂系统控制是一个比较困难的问题，常用的控制器可能因为多变量耦合问题难以控制系统。PID神经元网络是一种多层前向神经元网络，它的各层神经元个数、连接方式、连接权值是按照PID控制规律的已有原则和经验确定的，是一种动态的符合控制系统的前向网络。但是由于PID网...

matlab 算法 网络 pid 系统 控制 变量 神经元 解耦

说明：LDPC码的完整的编译码，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，对HARQ系统的吞吐量分析，基于分段非线性权重值的Pso算法，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，matlab小波分析程序。

源码 模拟 过程 好用 处理 数据分析

说明：matlab练习程序（单源最短路径Bellman-Ford） 该算法可以用来解决一般（边的权值为负）的单源最短路径问题，而dijkstra只能解决权值非负的情况。此算法使用松弛技术，对每一个顶点，逐步减少源到该顶点的路径的估计值，直到达到最短的路径。

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