说明：通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传...

可靠度 matlab Ensemble Learning 集成学习器 bp 变压器故障 协同训练

说明：利用自然梯度算法来对于5类信号进行盲信号分离，采用自然梯度法对混合的信号进行 分离并分析其性能，并比较不同步长对于信号分离的影响

混合信号分离 分离性能 自然梯度算法 5类 盲信号分离

说明：对无人机进行编队控制，用Simulink进行模拟仿真，并考虑气流影响。

无人机 编队控制 Simulink 气流影响

说明：利用db4小波对仿真信号进行5层分解，并运用各种阈值方法对其进行降噪。

DB4小波 5层分解 降噪

说明：通过DE的方法对BP神经网络进行优化，用PM2.5数据进行验证。

DE方法 BP神经网络 PM2.5数据 BP 神经网络 PM2.5

说明：此程序主要是用Matlab进行点云数据的三维建模，对用Matlab进行三维重建有实用价值。

三维建模 云数据 点云重建 点云三维重建 点云matlab重建

说明：SVDD 是一种重要的数据描述方法, 它能够对目标数据集进行超球形描述, 并可用于异类点检测或分类. 在现实生活中目标数据集通常包含多个样本类, 且需要同时对每一个样本类进行超球形描述。

超球形 异类点检测 SVDD

说明：对于一些图像来说，常用的边缘检测算法有时候无法设立合适的阈值将它们的梯度较小的模糊边缘检测出来。为了解决这个问题，有两种解决方法：将图像方差标准化，拉大模糊边缘的梯度值，或通过设置sigmoid函数，将像素所在区域的信息传递到梯度值中去，对其进行调整，就能找到合适阈值，有效地将模糊边缘提取出来。本程...

边缘检测算法 方差标准化 梯度值

说明：复杂网络学科的社区发现研究领域，对于社区检测结果进行评价：采用归一化互信息（NMI）与网络数据原有分区结构进行对比。

互信息 复杂网络 社区发现 归一化互信息

说明：通过BP神经网络来进行多输出的分类处理。处理之前进行滤波过程。

BP神经网络 BP 神经网络 分类处理