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- 图像的贝叶斯分类，将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法
ga
- 用GA求函数的极小值群体大小为15，交叉概率为0.8, 变异概率取0.01
chuanrao1
- 从蒙特卡罗方法的思路可看出，该方法回避了结构可靠度分析中的数学困难，不管状态函数是否非线性、随机变量是否非正态，只要模拟的次数足够多，就可得到一个比较精确的失效概率和可靠度指标
title
- 用于——正态性检验：正态概率纸法的matlab源程序
article_PCA_PPCA
- 主成分分析PCA，和概率主成分分析PPCA的两篇应用论文
Animprovedquantumevolutionaryalgorithm
- 量子进化算法的性能直接受量子旋转门旋转角计算方法的影响.文中提出一种改进量子进化算法，核心是 设计了基于量子比特概率幅比值自适应计算量子旋转门旋转角的新方法，算法具有收敛速度快和全局搜索能力强 的特点.通过011背包问题分析了新方法中相关参数对算法性能的影响，并应用算法求解物流配送路径优化问题，仿真表明改进量子进化算法性能优于量子进化算法和传统进化算法.
lisanxindao
- 实现离散信道容量的一般计算方法，计算出一个矩阵的信道容量，以及输入，输出的概率分布等
yichuan
- * 这里是遗传算法的核心框架遗传算法的步骤： * 遗传算法核心部分的算法描述 * 算法步骤： * 1、初始化 * 1.1、生成初始种群编码 * 1.2、计算每个个体的适配值。 * 1.3、记录当前最优适配值和最优个体 * 2、选择和遗传， * 2.0、若当前最优适配值多次小于已有的最优适配值（或相差不大）很多次，或者进化的次数超过设定的限制，转4。 * 2.1、按照与每个个体的适配值成正比的概率选择个体并复制，复制之后个体的数目和原始种群数目
functionsouces
- 概率统计用。 关于变异系数概率分布的相关计算 图形绘制，
OPT
- 从输入文件中读取数据,构造最优二叉树,输入文件格式如下: 节点的值 出现概率 例如: A 0.001 B 0.25
MixModel1d
- matlab环境下，采用指定个数的高斯信号对任意概率分布的信号进行模拟
CHMMparameters
- 提出了一种新的连续型隐马尔可夫模型(HMM ) 的概率密度函数, 并导出了一系列的参 数寻优迭代公式,
yiwei
- 一维序列概率密度的估计
papr1
- 有关OFDM峰均比抑制算法的研究，在概率类算法中有较详细的说明
SY1-5
- 自己写的计算生日不重复概率C++原码。用彷真的方法, 利用随机数产生每个同学的生日,计算出生日不重复的概率并与前面的结果进行比较。
Classify
- VC实现的手写体识别程序。实现手写数字给出不同的分类器识别结果，可心采用模板匹配分类器（最邻近模板匹配法）识别， Bayes分类器识别（使用二值数据的Bayes方法,最小错误概率的Bayes方法，最小风险的Bayes方法)，线性函数分类法识别（Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法的识别），非线性分类法（势函数法）识别，神经网络分类法识别（包括神经网络训练，神经网络建立后输出权值，测试与比较，神经网络识别）。 运行完全正确，是学习VC实现不同分类识别方法的很好代码。
duishuzhengtai_clutter
- 概率分布为对数正态分布的杂波 基于zmnl法实现
FenLeiSuanFa
- 关于分算的智能算法演示，包括样品训练、模板匹配算法，二值Bayes分类，概率Bayes分类，最小风险Bayes分类，Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法，势函数算法，神经网络算法（包括训练，比较及识别）等。
baotong
- 一个报童从报刊发行中心订报后零售，每卖一份报纸可赚钱a元；若报纸卖不出去，则退回发行处，每退一份要赔钱b元。每天报童卖出的份数是随机的，但报童可以根据以往卖报情况统计得到每天卖k份报纸的概率密度p(k)。 （1） 求报童每天期望收益达到最大（或损失达到最小）的定报量z。 （2） 改变参数a/b的值，观察订报量的最优值变化，画出变化曲线。 试画出仿真流程图，进行程序实现，并对仿真结果进行分析。
Matlab-Fitting-Functions
- 附件中的m代码包括了一系列的拟合函数，这些函数通常的输入是概率分布的样本。还有最大似然估计仿真器、最小平方仿真器、混合高斯分布估计的EM算法、