说明：卡尔曼滤波是一个不断预测修正的递推过程 求解时不需要存储大量的观测数据并且当得到新 的观测数据时可随时算得新的参数滤波值便于实 时地处理观测结果因此越来越多地应用于动态定 位数据处理中尤其是ＧＰＳ动态数据处理１－３ 然 而在一般情况下Ｋａｌｍａｎ滤波所基于的动力学模 型和随机模型不可能准确无误 特别...

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说明：最速下降法是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失...

最速下降法 梯度下降 gradient-descent 最小二乘问题 最小中值法

说明：应用背景前馈神经网络，是一个和，人工神经网络，其中的单位之间的联系，而不是和，形成一个和，有向周期。这是不同的，经常性的神经网络。前馈神经网络是第一个和最简单的类型的人工神经网络设计。在这个网络中，信息只有一个方向移动，向前，从输入节点，通过隐藏节点（如果有的话）和输出节点。网络中没有循环或循环多层...

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说明：用随机函数生成数据并且通过213卷积编码生成相应数据，再显示出波形，随后通过维特比译码，通过接收到的序列与所有可能发送的序列作比较，求出所有可能的距离，取最小的汉明距离的序列作为发送序列发送出去并且显示出波形。整个代码分为主函数部分，编码部分，译码部分，求韩明距离四个部分组成，并且有相应注释，不难理...

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说明：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函...

说明： 图像分割是图像处理的重要研究内容,是进行图像分析的第一步。图像分割的目的就是从图像中提取人们所关心的目标。目前很多国内外学者已经针对这一问题提出了多种图像分割方法,然而这些方法并不能够普遍适用于所有不同种类的图像,所以一般的分割方法只对特定的图像有效。支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种分...

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说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

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说明：运筹学是现代管理学的一门重要专业基础课。它是20世纪30年代初发展起来的一门新兴学科，其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据，是实现有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。该学科是一应用数学和形式科学的跨领域研究，利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。运...

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说明：MIMO OFDM 是为下一代无线局域网 （IEEE 802.11 a、 IEEE 802.11 n）、 以及无线泛 (MB-OFDM），广播 DMB DVB 民建联） （3GPP LTE，移动 WiMAX，Imt-advanced） 蜂窝通信的关键技术。这本书全面介绍的基本理论与实践的无线信道建模...

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说明：资源描述 GA_PSO 遗传算法的寻优计算 遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存，优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的...

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