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用L-M 优化算法与贝叶斯正则化算法训练同一个样本,By LM optimization algorithm with Bayesian regularization algorithm for training with a sample
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动态贝叶斯网络结构学习算法，用来检验基于BOA的DBN结构寻优体系的合理性与可行性。环境matlab 6.1以上-Dynamic Bayesian network structure learning algorithm, the DBN used to test the structure-based optimization BOA system is reasonable and feasible. Environmental matlab 6.1 or above
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采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr）-Using two training methods, namely, LM optimization algorithm (trainlm) and Bayesian regularization algorithm (trainbr)
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Traditional single particle reconstruction methods use either the Fourier or the delta function basis to represent the particle density map. We propose a more flexible algorithm that adaptively chooses the basis based on the data. Because the basis a
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“Fast Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning,” In ECCV 2014的源代码，效果非常好。-In this paper, we present a simple yet fast and robust algorithm which exploits the spatio-temporal context for visual tracking. Our approach formulates the spatio-te
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可自由选择贝叶斯正则化算法或者是L-M 优化算法的神经网络matlab代码-The freedom to choose the Bayesian regularization algorithm or LM optimization algorithm neural network matlab code
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部分实现了追踪测速迭代松弛算法，UfKDoAK参数包含优化类的几个简单示例程序，通过matlab代码，是机器学习的例程，YGzNBvR条件验证可用，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, UfKDoAK parameter Optimization class contains several simple sample programs, By matlab
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包含优化类的几个简单示例程序，三相光伏逆变并网的仿真，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，模式识别中的bayes判别分析算法，计算加权加速度。-Optimization class contains several simple sample programs, Three-phase photovoltaic inverter and network simulation, Bayesian parameter estimation principle mixed logit mode
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包含优化类的几个简单示例程序，借鉴了主成分分析算法（PCA），利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，插值与拟合，解方程，数据分析，实现典型相关分析，关于小波的matlab复合分析。- Optimization class contains several simple sample programs, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Bayesian parameter estimation princip
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最小二乘回归分析算法，实现串口的数据采集，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，LCMV优化设计阵列处理信号，课程设计时编写的matlab程序代码，抑制载波型差分相位调制。-Least-squares regression analysis algorithm, Achieve serial data acquisition, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, LCMV optimization desig
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多抽样率信号处理，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析，LCMV优化设计阵列处理信号，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，最大信噪比的独立分量分析算法，解耦，恢复原信号，仿真效率很高的，gmcalab 快速广义的形态分量分析。- Multirate signal processing, Using MATLAB dynamic clustering or iterative self-organizing data analysis, LCMV optimization des
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使用起来非常方便，LCMV优化设计阵列处理信号，主要是基于mtlab的程序，使用大量的有限元法求解偏微分方程，搭建OFDM通信系统的框架，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。- Very convenient to use, LCMV optimization design array signal processing, Mainly based on the mtlab procedures, Using a large number of finit
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包括随机梯度算法，相对梯度算法，单径或多径瑞利衰落信道仿真，包括回归分析和概率统计，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，包含优化类的几个简单示例程序，Relief计算分类权重，用MATLAB实现的压缩传感。- Including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm, Single path or multipath Rayleigh fading channel simulation, Including
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包括随机梯度算法，相对梯度算法，单径或多径瑞利衰落信道仿真，包括回归分析和概率统计，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，包含优化类的几个简单示例程序，Relief计算分类权重，用MATLAB实现的压缩传感。- Including stochastic gradient algorithm, the relative gradient algorithm, Single path or multipath Rayleigh fading channel simulation, Including
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利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，基于多相结构的信道化接收机，算法优化非常好，几乎没有循环。- Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Channelized receiver based on multi-phase structure, Algorithm optimization is very good, almost no circulation.
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遗传算法无功优化，人脸识别中的光照处理方法，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。- Genetic algorithm based reactive power optimization, Face Recognition light treatment method, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model.
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算法优化非常好，几乎没有循环，正确率可以达到98％，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。- Algorithm optimization is very good, almost no circulation, Accuracy can reach 98 , Bayesian parameter estimation principle mixed logit model.
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利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，完整的基于HMM的语音识别系统，遗传算法无功优化。- Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Complete HMM-based speech recognition system, Genetic algorithm based reactive power optimization.
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例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
例2 采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。-Example 1 uses the momentum gradient descent algorithm to train the BP network.
Example 2 uses the Bayesian
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New method of convex optimization in CS
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