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performanceimprovementwithpredictivechannelselecti
- 基于信道的历史信息来预测不同信道的未来可用时间可以帮助CR选择一个最佳信道进行信息传递。不同的预测准则应用到周期或是随机的开关模式中。一个CR可以学习以往不同信道的模式。我们提出一个简单的分类和学习方法去检测模式的类型和收集需要的信息用于智能信道的选择。MATLAB仿真结果显示提出的方案在随机信道的随机和周期模式中都有优越的表现。随着时间的变化，新到的切换次数减少到55 ，并且延迟时间也相应减少，而吞吐量却在提高。-Prediction of future availability times
datamining
- 主要介绍在大型数据库中发现知识（Knowledge Discovery in Large Databases, KDD）的各种技术，是专门针对决策支持中的各类问题进行讨论的高端课程。面向对象为软件工程专业硕士研究生。 本课程讲授的主要内容包括：数据预处理、数据仓库及OLAP、概念描述型数据挖掘、关联规则挖掘、分类挖掘和预测以及聚类挖掘，涉及的领域包括数理统计、概率论、机器学习、信息论、集合论等等。-Introduces knowledge discovery in large dat
105_Paper
- 本文章首先对于不同的交通状况进行分类，然后针对不同的分类，分别用不同的算法实现短时交通预测，实验结果以及算法评价同时给出。-This article first classification for different traffic conditions and for different categories, with different algorithms to achieve short-term traffic forecast, the experimental results
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
- 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GreenSim团队推荐您使用。
Intelligent-Prediction
- 质量非常好的一篇博士论文。冲击破坏过程十分复杂，很难建立精确的数学模型，但目前具有冲击危险性的矿井都采取了多种监测措施，可以获得大量冲击地压监测数据。本论文以获取的冲击地压监测历史时间序列数据为基础，在相空间重构出的动力学空间中分析其混沌特性，基于混沌预测理论，采用智能算法对多个冲击地压监测变量进行预测研究，并采用集成分类方法对冲击危险性进行识别预测研究。-Quality is very good a doctoral dissertation. The impact of the destru
lssvmMATLAB
- 最小二乘支持向量机，采用matlab编写，可以直接使用，SVM是经典的分类和预测算法。-Squares support vector machine, using matlab prepared, can be used directly, SVM is the classic classification and prediction algorithms.
hidepic
- 基于插值预测和块分类的低失真可逆数据隐藏_刘芳-Low distortion based reversible data interpolation block prediction and classification Hide _ Liu Fang
MELPcodepaper
- 目前2.4kbps的混合激励线性预测 (MELP) 语音编码方法已经被确定为美国新的联邦语音编码标准.本文提出了一种改进的MELP语音编码方法,利用滤波器相似度和基于LPC系数分类的矢量量化技术,可以把MELP的码率降到1.7kbps以下,仍有较好的合成语音质量.-An Improved MELP Speech Coder
SVM-yindao
- 使用Opencv C++中的支持向量机进行引导，对其进行分类并预测。-Opencv C++ using the support vector machine to guide the classification and prediction.
mingkengling
- 使用matlab实现智能预测控制算法，Relief计算分类权重，有CDF三角函数曲线/三维曲线图。- Use matlab intelligent predictive control algorithm, Relief computing classification weight, There CDF trigonometric curve/3D graphs.
bai-V3.2
- 可直接计算得到多重分形谱,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，可以广泛的应用于数据预测及数据分析。- It can be directly calculated multi-fractal spectrum, You can achieve data classification and regression pattern recognition, Can be widely used in data analysis and forecast data.
粗糙集
- 采用某股份制银行的698 家贷款企业样本, 基于粗糙集-Elman 神经网络集成构建了贷款企业五 级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系, 然后将训练样本送入Elman 神经网 络进行学习和训练, 进而对检验样本的风险等级进行判别.结果表明, 与传统的logistic 回归模型相比, 粗 糙集-神经网络系统对检验样本预测精度更高, 是一种更为有效和实用的分类方法, 为我国商业银行五 级分类管理提供一个新的方法. 关键词: 粗糙集;Elman 神经网络
拟合神经网络数学建模
- 4. 曲线拟合的用户图形界面求法 Matlab 工具箱提供了命令cftool，该命令给出了一维数据拟合的交互式环境。具体 执行步骤如下： （1）把数据导入到工作空间； （2）运行cftool，打开用户图形界面窗口； （3）对数据进行预处理； （4）选择适当的模型进行拟合； （5）生成一些相关的统计量，并进行预测。 分类: 数学建模
关于人工智能在数据质量管理中的应用
- 说实在的，这个概念有些过于高大上，从大的方面包括、、强化学习等等，而深度学习又包括图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析;机器学习则包括监督学习、无监督学习、半监督学习，监督学习又细分为回归、分类、决策树等等。理论上人工智能什么都能做，什么都能迎合的上。