说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

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说明：应用背景在我们的系统，我们也利用了水果图像作为图像处理工具他们广泛方便和易于使用的。然而，相对于现有工作中，我们的系统有以下贡献。1） ； ；我们的系统是目前唯一一个不唯一的解释和探讨，基于图像的水果热量的不确定性测量，而且措施提出用水果实际结果的不确定性图像及其应用场景。这使得我们的系统中正确仪器...

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说明：应用背景关键技术噪声，滤波，归一化，相关，模式匹配，噪声去除，将研究设计一个自适应的可扩展的系统，在该系统中，可以自动调整大小的请求的大小。在这种方式中，系统可以使用少量的奴隶，以节省计算资源时，输入

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说明：应用背景信道均衡技术(Channel equalization)是指为了提高衰落信道中的通信系统的传输性能而采取的一种抗衰落措施。它主要是为了消除或者是减弱宽带通信时的多径时延带来的码间串扰(ISI)问题。关键技术其机理是对信道或整个传输系统特性进行补偿，针对信道恒参或变参特性，数据速率大小不同，均...

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说明：若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示滤波权...

变步长NLMS 变步长的LMS 变步长LMS算法 策略迭代 LMS-步长-误差

说明：全称 Least meansquare 算法。中文是最小均方算法。感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的，并且两者在对权值的调整的算法非常相似。它们都是基于纠错学习规则的学习算法。感知器算法存在如下问题：不能推广到一般的前向网络中；函数不是线性可分时，得不出任何结果。而由美国斯坦福大学的Wi...

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说明：传一个用Matlab写的关于动量-自适应学习调整算法(BP改进算法)应用实例- Passes on to write with Matlab about the momentum- auto-adapted study adjustment algorithm (BP improvement al...

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说明：她是对比有限的自适应直方图均衡算法的 matlab 代码。你可以输入你的形象，并查看结果。虽然一些颜色噪声可能会是有雾图像非常有用。尝试不同的参数 lambda 得到修改后的结果值。更少的 lambda 给出了较好的效果。根据您的要求调整 /

说明：计算加权加速度,基于混沌的模拟退火算法，是国外的成品模型，一些自适应信号处理的算法，BP神经网络的整个训练过程,基于人工神经网络的常用数字信号调制。

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说明：帝王蝶优化算法，一种新的元启发式优化算法！在自然界中，北美洲东部的帝王种群以夏末秋末向南迁徙而闻名，从美国北部和加拿大南部迁徙到墨西哥，覆盖数千英里。通过对帝王蝶迁徙过程的简化和理想化，提出了一种新的自然启发的元启发式算法，称为帝王蝶优化算法（monarch-Butterfly Optimizati...

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