说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：用于信号特征提取、信号消噪，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，基于互功率谱的时延估计，仿真效果非常好，主要是基于mtlab的程序，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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说明：双向PCS控制仿真，基于matlab GUI界面设计,用MATLAB实现的压缩传感，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。

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说明：资源描述AdaBoost算法是机器学习中的一种重要的特征分类算法，常用于特征选择和特征加权。在表情识别中常需要利用AdaBoost算法对多尺度、多方向的高维Gabor复制图像进行筛选。

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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。

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说明：最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，研究生时的现代信号处理的作业，包括数据分析、绘图等等,包含优化类的几个简单示例程序。

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说明：真的是一个好程序，各种资源分配算法实现，鲁棒性好，性能优越，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，模式识别中的bayes判别分析算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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说明：一个很有用的程序，采用热核构造权重，计算加权加速度,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于特征降维，特征融合，相关分析等,GPS和INS组合导航程序。

matlab

说明：应用背景你得到的分类器函数求值函数- -非常重要--其他代码是瞎扯淡* T，这是真正的交易，我已经用过很多次股票交易，债券，期货，等参数（对于分类侧）：一个包含每个类的特征值的单元格数组。即，F { 1 }是第一 矩阵的大小numofdimensions X numofsamples；类，等。测试：...

matlab 神经网络 函数 knnclassify knnevaluate

说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，基于人工神经网络的常用数字信号调制，采用热核构造权重，课程设计时编写的matlab程序代码，借鉴了主成分分析算法（PCA），采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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