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lms
使用LMS算法进行预测的Matlab源代码
使用时只需改变载入文件名
调整L和delay就可以了(Using the LMS algorithm to predict the use of Matlab source code file name when you only need to change the load L and the delay can be adjusted in)
- 2009-11-30 13:26:50下载
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zhuanchakongzhi
转差控制法的matlab模型文件，矢量控制的另一种形式(Matlab model file transfer differential control law)
- 2012-05-21 12:42:49下载
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Matlab
在Matlab中用处理数字图像的算法来处理图像
自己可以运行一下，这里边是书上的源代码，很难找到的，我找到了，贡献给大家(In Matlab by processing digital image processing algorithms to the image)
- 2014-12-29 10:28:29下载
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sasptoolbox
<统计智能信号处理>一书的matlab源程序，主要是一些matlab软件中没有的信号处理函数。(<Statistics Intelligent Signal Processing> matlab source book one, mainly matlab software is not the signal processing function.)
- 2008-02-27 21:39:02下载
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kalman-filter
卡尔曼滤波仿真程序用于匀速运动的目标跟踪(A kalman filter simulation used for track of a moving target )
- 2012-02-17 13:17:54下载
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ANSYS)
本文章中介绍了行业软件ansys的基础知识，基本操作以及一些高级的应用，对于刚接触ansys的人是很好的入门材料(This article describes the basics of the industry software ansys, the basic operation and some advanced applications, for people new to ansys is a good introductory material)
- 2011-01-18 10:09:20下载
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AHP
层次分析法的matlab程序，属于系统工程的安全评价(AHP matlab program, part of systems engineering security assessment)
- 2021-03-04 16:49:32下载
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shujuyasuo
图像压缩的MATLAB程序，可用于压缩任意图像(Image compression MATLAB program)
- 2013-03-05 16:58:50下载
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Short-road
遗传算法解决最短路径。在matlab中实现计算和结果输出。(The genetic algorithm to solve the shortest path. Calculated and results output in matlab.)
- 2013-04-13 19:46:16下载
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adaboost
AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种，说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。
具体的流程是：每一个训练样例都赋予相同的权重，并且权重满足归一化，经过第一个分类器分类之后，
计算第一个分类器的权重alpha值，并且更新每一个训练样例的权重，然后再进行第二个分类器的训练，相同的方法.......
直到错误率为0或者达到指定的训练轮数，其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权和，然后sign（预测值）。
可以看出，训练流程是串行的，并且训练样例的权重是一直在变化的，分错的样本的权重不断加大，正确的样本的权重不断减小。
AdaBoost元算法是boosting中流行的一种，还有其他的系统融合的方法，比如bagging方法以及随机森林。
对于非均衡样本的处理，一般可以通过欠抽样(undersampling)或者过抽样(oversampling)，欠抽样是削减样本的数目，
过抽样是重复的选取某些样本，最好的方法是两种进行结合的方法。
同时可以通过删除离决策边界比较远的样例。
(AdaBoost boosting systems dollar fusion algorithm is the most popular one, it plainly systems integration approach is a serial train and final weighted cumulative.
Specific process is: Each training example is given equal weight, and the weights satisfy normalization, after the first classifiers after
Calculating a first classifier weights alpha value for each sample and updates right weight training, and then the second classifier training, the same way .......
0, or until the specified error rate training rounds, wherein the label is the calculation of the final prediction system* alpha weighted and then sign (predicted value).
As can be seen, the training process is serial, and weight training examples is always changing, the right of the wrong sample weight continued to increase, the right to correct sample weight decreasing.
AdaBoost algorithm is an element, as well as other methods of boosting popular systems integration, such as bagging and random forest method.
For )
- 2014-07-09 19:24:29下载
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