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matlab常用代码大全科研神器

于 2020-12-05 发布
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第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章

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    pca+lda+粗糙集+模糊神经网络saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat1.savelda.m将人脸库先进行pca降维,再用lda进行特征提取,得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为imageldadata.mat2.对ldastudy进行离散化(discretimage.m),得到离散化矩阵disdata,存入到imagedisdata.mat3.将disdata组成决策表(savers.m),通过对disdata的条件属性进行约简,得到其一个约简,组成新的测试集rstest和训练集rss
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  • 典型舰船辐射噪声建模与仿真
    水下声学模型现今通常用于预报海上试验计划和设计最优声呐系统的声学环境以及预测海上声呐性能。建模业己成为研究者和分析家在实验室条件下模拟声呐性能的主要方法。本文通过对典型舰船辐射噪声的特性研究,采用RatinoalSpecrta建模方法,建立舰船辐射噪声的经验模型,并采用设计的自适应FRI滤波器,进行了计算机模拟,通过仿真试验验证了该方法的有效性和实用性。该方法能够较真实地模拟出宽带舰船噪声,能够较好地用于检验被动声呐信号处理算法的性能。主要研究内容包括:
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    深度学习的简单matlab代码,经检验可以用。对手写数字小图像进行有标签学习,分类为10,单机运行5000张图片后,可进行0-9的手写数字识别。
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    使用Altium Dsigner6.9画的MC9S12DG128最小系统原理图和PCB板。
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    CASA模型中NPP的估算可以由植物的光合有效辐射(APAR)和实际光能利用率(ε)两个因子来表示,其估算公式如下: 式中,APAR(x,t)表示像元x在t月吸收的光合有效辐射 (g C•m-2•month-1),ε(x,t)表示像元x在t月的实际光能利用率(g C•MJ-1)
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