说明：使用混沌与分形分析的例程，各种kalman滤波器的设计，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，迭代自组织数据分析，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等。

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说明：直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，预报误差法参数辨识-松弛的思想，完整的基于HMM的语音识别系统，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，鲁棒性好，性能优越，插值与拟合的matlab实现。

说明：采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，采用偏最小二乘法，包括数据分析、绘图等等,仿真效率很高的，阐述了负荷预测的应用研究,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块。

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说明：对电力系统的暂态分析是电气专业本科生必修内容，配套程序必不可少，此例中提供9节点算例进行验证。

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说明：无线传感网中的分簇和路由算法，用于比较传感器的生存时间，节点存活数，数据包及节点剩余能量，可以根据需要对数据适当修改。运行软件：MATLAB。运行方法：同时运行两个.m文件，figure2 存活节点数对比图，figure3 数据包数对比图，figure3 剩余能量对比图。

说明：对于一幅输入图像，将产生一幅输出图像，输出图像的每个像素点的灰度值由输入像素点决定，将感兴趣特征的对比度扩展使之占据可显示灰度级的更大部分。使一输入图像转换为在每一灰度级上都有相同的像素点数，均衡化会减少灰度级数。大多数自然图像由于其灰度值分布集中在较窄的范围之内，引起图像细节不够清楚。采用直方图修...

条件 输入 输出 图像

说明：【2017国赛A题参考资料】参考资料大合集

全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)

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。

电力负荷 Elman 遗传算法-matlab 负荷 建筑

说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。

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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。