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没有利用到任何matlab遗传算法相关函数。做遗传算法教学用。【原创】-Not using any matlab genetic algorithm-correlation function. Genetic algorithms to do teaching. 【Original】
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实现了BP网络的类描述，可以根据自己的需要，直接调用其中的相关函数，完成BP运算-BP network achieved the class descr iptions can be according to their own needs, direct calls to one of the correlation function, the completion of BP operations
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自相关法求取时间序列延时的函数，包括Simulink产生时间序列的文件，两个主函数，以及运行程序-Since the correlation function to obtain time series of delay, including time series generated Simulink file, the two main functions, and operational procedures
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给出一种LMS算法，即最小均方算法，采用一种特殊的梯度估值，它的显著特点是它的简单性，不需要计算相关函数，也不需要矩阵求逆运算。-Gives a LMS algorithm, least mean square algorithm, using a special gradient estimates, and its distinctive feature is its simplicity, need not calculate the correlation function, does
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相关实现遗传算法的函数m程序，实现的功能很多-Correlation function of m genetic algorithm to achieve program
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通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。-A learning algorithm is proposed in this paper by
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通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。-A learning algorithm is proposed in this paper by
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把辨识分成两步进行：第一步：利用相关分析法获得对象的非参数模型（脉冲响应或相关函数）；第二步：利用最小二乘法、辅助变量法或增广最小二乘法等，进一步求的对象的参数模型。如果模型噪声与输入无关，则Cor-ls相关最小二乘法（二步法）可以得到较好的辨识结果。Cor-ls相关最小二乘法（二步法）实质上是先对数据进行一次相关分析，滤除了有色噪声的影响，再利用最小二乘法必然就会改善辨识结果。能适应较宽广的噪声范围，计算量不大，初始值对辨识结果影响较小。但要求输入信号与噪声不相关-The identifica
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能量谱分析计算,完整的图像处理课设，包含所有源代码，汽车图像，包括广义互相关函数GCC时延估计。- Energy spectrum analysis and calculation, Complete class-based image processing, contains all of the source code, auto image, Including the generalized cross-correlation function GCC time delay estima
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Based on negative entropy largest independent component analysis, Achieve canonical correlation analysis, BP neural network function fitting and pattern recognition.
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Correlation diagram shown in detail the time domain and frequency domain, The entire training process BP neural network, Including scr ipt files and function files in the form.
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Acquisition and Processing of the speech signal, digital signal processing class-based, Very convenient to use, Including the generalized cross-correlation function GCC time delay estimation.
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Including single sideband, double sideband, suppressed carrier and quadruple, Including the generalized cross-correlation function GCC time delay estimation, Based chebyshev underwater acoustic signal analysis.
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