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efmiciency_computing_virtual.rar - 这是一篇关于载波估计的英文文献,有很好的参考价值,
qommuuxcations-ieee802.rar - 这是一个用于移动通信中基于ieee802 11的仿真程序,可运行,

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rs658.zip - 一个师兄的毕设,基于互功率谱的时延估计,matlab开发工具箱中的支持向量机。
Tri-traing-by-myself.rar - 一个自己编写的Tri-training算法,利用支持向量机,K近邻,和朴素贝叶斯进行协同训练
svm.zip - 用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机,用于特征分类或提取
gaborsvm1.rar - 先用gabor 小波滤波器,做特征提取,然后用支持向量机(SVM)做分类,来实现人脸检测.需要用matlab 2010 或更新的版本才能运行
LSSVM.rar - 最小二乘支持向量机程序,比支持向量机好用一些
95302935SVM-KMExample.rar - 支持向量机,matlab工具集。涵盖关于支持向量机的各种主要算法实现。
SVM_Short-term-Load-Forecasting.rar - 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状,概括了负荷预测的特点及其影响因素,归纳了短期负荷预测的常用方法,并分析了各种方法的优劣;接着介绍了作为支持向量机(SVM)理论基础的统计学习理论和SVM的原理,推导了SVM回归模型;本文采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型,根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据,分析影响预测的各种因素,总结了负荷变化的规律性,对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正,对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响,而目前依然是基于经验的办法解决。对此,本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优,以测试集误差作为判决依据,实现模型参数的优化选择,使得预测精度有所提高。实际算例表明,本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。
svm-rbf-demo.zip - SVM的例子程序,使用RBF,garma值为0.5。专业人士可以参考。有搞SVM参数优化的人我们可以一起讨论
RBF预测.rar - 应用径向基神经网络作预测的matlab程序
RBF(MATLAB).rar - RBF神经网络 MATLAB源程序 结构很好 可以借鉴
RBF-nn.rar - MATLAB程序。 4输入层,3隐层,2输出层的RBF神经网络分类器 附有测试和训练样本
nn.rar - 线性神经网络,BP神经网络,Hopfield神经网格,Elman神经网络,RBF神经网络;在模型应用模块中实现了六种实际应用:RBF网络的船用柴油机故障诊断,BP网络的齿轮箱故障诊断,SOM网络的回热系统故障诊断,BP网络的设备状态分类器,SOM网络的人口比例样本分类,SOM网络的土壤性状样本分类。
SVM.rar - 这里实现了四种SVM工具箱的分类与回归算法 1、工具箱:LS_SVMlab Classification_LS_SVMlab.m - 多类分类 Regression_LS_SVMlab.m - 函数拟合 2、工具箱:OSU_SVM3.00 Classification_OSU_SVM.m - 多类分类 3、工具箱:stprtool\svm Classification_stprtool.m - 多类分类 4、工具箱:SVM_SteveGunn Classification_SVM_SteveGunn.m - 二类分类 Regression_SVM_SteveGunn.m - 函数拟合 觉得好就帮我顶一下帖子,要不沉了!
newsvm.zip - 一种很实用的SVM工具箱,具有较快的运算速度,有详细的使用说明和例子!
Classification-MatLab-Toolbox.rar - 模式识别matlab工具箱,包括SVM,ICA,PCA,NN等等模式识别算法,很有参考价值
BBPSO.rar - BBPSO clustering for data bases like iris, vowel, cancer, etc.
DMD.zip - 快照数据的动态模态分解,获得基模态和对应的特征值,包括频率和增长率,以及数据后处理。
DMD_for_Human_motion-master.zip - 动态模式分解,从人类步行数据中提取信息.动态模式分解是一种降维算法,最初是在流体力学领域引入的。与提供内部坐标系和相应投影的SVD相似,DMD为您提供随不同时间行为演变的特定空间模式。
DMD.rar - 动态模式分解的matlab 代码,有注释
psot.rar - 粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来,提供给用户的为算法的可调参数,用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值),并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度,Max_V)等,即可自行优化。

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