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RandomForset

于 2021-03-15 发布文件大小:2KB

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代码说明：

随机森林的训练、随机森林的预测以及结果的展现，全部代码亲测(Random forest training, random forest prediction and result display, all code affinity test.)

文件列表：

RandomForset\RandomForest_predict.m, 528 , 2017-06-15
RandomForset\RandomForest_train.m, 2139 , 2017-06-15
RandomForset\RandomForset_demo.m, 889 , 2017-06-15
RandomForset, 0 , 2018-08-10

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RLS
仿真对象如下：其中， v( k )为服从N (0,1) 分布的白噪声。输入信号u ( k) 采用M 序列，幅度为 1。M 序列由 9 级移位寄存器产生，x(i)=x(i-4)⊕x(i-9)。选择如下辨识模型：加权阵取Λ = I。衰减因子β = 0.98，数据长度 L = 402。辨识结果与理论值比较，基本相同。辨识结果可信 (he simulation object is as follows: among them, v (k) to obey N (0, 1) distribution of white noise. The input signal u (k) using M sequence, amplitude is 1. M sequence by 9 level shift register generation, x (I) = x (I- 4) ⊕ x (I- 9). Choose the identification model: weighted array take Λ = I. Attenuation factor β = 0.98, the data length L = 402. Identify the theoretical calculation and comparison, basically the same. Identification results are reliable)

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