说明：EM 算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中...
说明：Elman神经网络建立建筑物电力负荷预测模型中遇到的几个关键问题有，数据归一化处理、输入输出样本的选取、隐含层节点数的确定；分别建立Elman神经网络模型，并利用某栋建筑物实际历史电力负载数据进行预测，分析比较与实际数据值的预测精度，得出了一个有效的数据预测模型。
说明：Wright 等人[13]最近几年研究的一种从低秩矩阵恢复问题中引导出的Robust PCA，引起了很多关注，也是目前最为流行的RPCA 方法。低秩矩阵恢复本义是从带有噪声的数据中恢复出原始的低秩数据，可以看到其思想与PCA 是类似的，因为PCA 是要找到数据的低维子空间，数据中不属于低维子空间的部...
说明：1 设置CNN的基本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅 2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等 3 cnntrain函数 训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用
说明：应用背景许多算法的存在，目的是解决稀疏表示字典学习问题。然而，没有全面的测试和基准测试，这些算法的存在，在与已知的字典稀疏表示的问题。主 ；这项工作的驱动力是一个工具箱，如字典学习 Sparco的缺乏；问题。认识到这样一个工具箱的社区的需要，我们设计出 ；smallbox-a MATLAB工具箱。...