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zishiyingguolvfa
- 自适应过滤法是根据一组给定的权数对时间数列的历史观察值进行加权平均计算一个预测值，然后根据预测误差调整权数以减少误差，这样反复进行直至找出一组“最佳”权数，使误差减少到最低限度，再利用最佳权数进行加权平均预测。-Adaptive filtering method is based on the number of a given set of rights to compute a weighted average of the predicted value of historical tim
wavelet-function
- 根据信号不同的特点，自适应的构造小波基，实现与信号的最佳匹配。-According to the different characteristics of signal, the structure of the adaptive wavelet base, to achieve the best match with the signal.
algorithm_compare
- 自适应LMS算法、LMS_Newton算法、Newton算法 Steepest Descent算法、Sequentialregression 迭代求最佳权值对比-Adaptive LMS algorithm, LMS Newton algorithm, Newton algorithm Steepest Descent algorithm, Sequentialregression Iterative optimal weight value comparison
allocation
- 在可变分区管理方式下采用最先、最佳和最差适应算法实现主存分配和实现主存回收。-Variable partition management mode, using the first，the best and the worst fit algorithm main memory allocation and recovery of the main memory.
Ant-Colony-Optimization
- 蚁群算法路径寻优，可以实现三维路径规划，可运行，得到最佳个体适应度变化趋势和寻路径过程。-Ant colony algorithm for route optimization, can achieve three-dimensional path planning, operations, get the best individual fitness trends and find the path process.
immunity
- 免疫遗传算法流程为： (1)随机产生初始父代种群A1 (2)根据先验知识抽取疫苗。 (3)若当前种群中已包含最佳个体，算法结束；否则进行以下步骤。 (4)根据抗体浓度和适应度进行复制。 (5)对当前第K代父代种群AK进行交叉操作，得到种群BK。 -Immune genetic algorithm process as follows: (1) randomly generated initial parent population A1 (2) vaccine based
expression-functions
- 切比雪夫 用切比雪夫多项式逼近已知函数 勒让德 用勒让德多项式逼近已知函数 帕德 用帕德形式的有理分式逼近已知函数 lmz 用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式 ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式 方舟子 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数 事实上的部队 离散周期数据点的傅立叶逼近 SmartBJ 用自适应分段线性法逼近已知函数 SmartBJ 用自适应样条逼近（第一类）已知函数 multifit 离散试验数据点的多项式曲线拟合 LZXEC 离散
code
- 1采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。-1 genetic algorithm for boys and girls in the sample data of height, weight, like math, like literature, like
yuce
- 本程序适应于一维预测，通过超参数的不断优化，或得最佳结果-This procedure is adapted to one-dimensional prediction, through the continuous optimization of super-parameters, or the best results
遗传算法
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过
code
- 对于单输入单输出的系统（Single input single output，SISO）常采用最小二乘方法辨识系统的参数。最小二乘参数估计是一个经典的方法，概念简明，适应范围广，来源于数理统计的回归分析，它能提供一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的模型，在一些情况下，可得到与极大似然法一样好的统计效果，并能很方便地与其它辨识算法建立关系。在一定条件下，最小二乘法参数估计法有最佳的统计特性，即一致的、无偏的和有效的结果。本代码主要关于使用递推最小二乘辨识方法与增广最小二乘辨识方法辨识模型参数，
Oxygen.XML.Editor.v12.0-iNViSiBLE
- Oxygen XML Editor是可用的最佳XML编辑器，并提供了一套全面的XML创作和开发工具。 它旨在适应大量的用户，从初学者到XML专家。 它可在多个平台，所有主要操作系统以及独立应用程序或Eclipse插件上使用。 您可以将Oxygen XML编辑器与所有基于XML的技术结合使用，并且包含用于创建，编辑和发布XML文档的各种强大的工具。(Oxygen XML Editor v 12.0 Oxygen XML Editor is the best XML editor availab
09 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）
- 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。(The genetic algorithm (Genetic Algorithm, GA) originated from the computer simulation of b
遗传算法
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过
FIR_RLS
- RLS滤波算法即递推最小二乘法，其又称为最小二乘法，是最小二乘算法的一类快速算法，递归最小二乘自适应滤波器是对一组已知数据的最佳滤波器,处理过程中没有对输入序列的统计特性做出假定,而是纯决定性的最小化问题。相对于LMS自适应横向滤波器具有更好的性能。(RLS filtering algorithm)
好-无线通信FPGA设计-Xilinx
- 《无线通信FPGA设计》以Xilinx公司的FPGA开发平台为基础，综合FPGA和无线通信技术两个方向，通过大量的FPGA开发实例，较为详尽地描述了无线通信中常用模块的原理和实现流程，包括数字信号处理基础、数字滤波器、多速率信号处理、数字调制与解调、信道编码、系统同步、自适应滤波算法、最佳接收机，以及WCDMA系统的关键技术。《无线通信FPGA设计》概念明确、思路清晰，追求全面、系统、实用，使读者能够在较短的时间内具备无线通信领域的FPGA开发能力。(The design of wireless
SCA：用于解决优化问题的正弦余弦算法
- 用于求解单目标优化问题的正弦余弦算法。 SCA创建多个初始随机候选解决方案，并要求它们使用基于正弦和余弦函数的数学模型向外波动或朝向最佳解决方案。几个随机和自适应变量也被集成到该算法中，以强调在不同的优化里程碑中探索和利用搜索空间。 压缩包包括：发表的论文、优化算法代码、优化工具箱。(Sine-cosine algorithm for solving single objective optimization problems. SCA creates multiple initial ra
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定
verify3
- vmd变分模态分解，是一种自适应、完全非递归的模态变分和信号处理的方法。该技术具有可以确定模态分解个数的优点，其自适应性表现在根据实际情况确定所给序列的模态分解个数，随后的搜索和求解过程中可以自适应地匹配每种模态的最佳中心频率和有限带宽，并且可以实现固有模态分量（IMF）的有效分离、信号的频域划分、进而得到给定信号的有效分解成分，最终获得变分问题的最优解。(VMD variational modal decomposition is an adaptive, completely non-rec
VMD
- VMD（Variational mode decomposition）是一种自适应、完全非递归的模态变分和信号处理的方法。该技术具有可以确定模态分解个数的优点，其自适应性表现在根据实际情况确定所给序列的模态分解个数，随后的搜索和求解过程中可以自适应地匹配每种模态的最佳中心频率和有限带宽，并且可以实现固有模态分量（IMF）的有效分离、信号的频域划分、进而得到给定信号的有效分解成分，最终获得变分问题的最优解。(VMD (variable mode decomposition) is an adapt