说明:通过将极限学习机(ELM)和稀疏表示(SRC)结合到统一框架中,所提出的混合分类器不仅具有快速测试(ELM的优点)的优点,而且显示出显着的分类精度(SRC的优点)。测试它的AR面部识别,它达到95%的高精度,比ELM(91%)和SRC(93.5%)更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和...
说明:基于Simulink的混动电动汽车统一模型架构设计与应用,比较适合新手普及知识。
说明:混合蛙跳算法(Shuffled Frogleaping Algorithm)是进化计算领域新发展起来的一种优化算法,由Eusuff和Lansey与2003年为解决组合优化问题而最先提出
说明:非常适合学习混合蛙跳,内容非常的基础简单
说明:混合罚函数法求解非线性方程组,用于最优化处理,约束条件为等式约束和不等式约束相结合
说明:kalman滤波,扩展的kalman滤波(EKF),unscented Kalman filter(UKF),基于EKF和UKF混合模型的IMM实现,以及配套的Rauch-Tung-Striebel和two-filter平滑工具,一个很好用的框架。