搜索资源列表
Kz已知
- 为模型参数中的动静比例知道的情况 属于一种新的模型 - The situation knew which for the model parameter in sound of something astir proportion belongs to one kind of new model
ImprovedSVM
- 将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合,构造出一种参数最优的进化SVM(GA2SVM),SVM 模型采用径向基函数(RBF)作为核函数，利用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码和优化搜索，将搜索到的优化结果作为SVM 的最终模型参数。
pso-GM
- 基于混沌扰动算法来解决pso算法早熟问题，并用二者结合来训练灰色预测模型参数
RELS
- 增广最小二乘法参数估计，系统辨识，针对含有输出噪声的SISO模型。-Augmented least squares parameter estimation, system identification, aimed at containing the output noise of the SISO model.
textureclassfication
- 提出了一种基于函数联接的感知器神经网络的纹理分类方法.它采用高斯2马尔柯夫随机场模型(GM RF)对纹理进行描述,模型参数即为纹理特征,参数估计采用最小平方误差方法获得.将估计参数作为表达纹理的特征向量,用感知器网络对特征进行分类,并且采用函数联接的方式解决线性不可分问题.对纹理图象进行的实验表明,采用这种方法能够提高学习速度,简化计算过程,并取得较好的纹理分类效果. -Based on the function connected perceptron neural network tex
ARX_Identification
- 基于GA（遗传算法）的ARX模型参数辨识-Based on GA (genetic algorithm) of the ARX model parameter identification
ga
- 优化算法之遗传算法，可用之优化模型参数等，还可以进行搜索-ga
PSOHMM11
- pso粒子群算法与隐马尔科夫模型的结合，用粒子群优化算法度模型参数进行优化，用于度序列观察。-pso particle swarm algorithm with a combination of hidden Markov model, using particle swarm optimization algorithm to optimize the degree of model parameters for the degree of sequence observations.
PSOHMM12
- 用于单序列观察。pso粒子群算法与隐马尔科夫模型的结合，用粒子群优化算法度模型参数进行优化，这个适用于单序列观察-For single sequence of observations. pso particle swarm algorithm with a combination of hidden Markov model, using particle swarm optimization algorithm to optimize the degree of model paramete
cpgm
- 基于混沌扰动算法来解决pso算法早熟问题，并用二者结合来训练灰色预测模型参数-Perturbation algorithm based on chaotic algorithms to solve the pso early-maturing issues, and to use a combination of both to train the gray prediction model parameters
GA_fitting
- 此代码是本人写的用遗传算法拟合MIMO系统TF模型参数，通过例子说明算法的有效性。-This code is written, I fit MIMO systems using genetic algorithms TF model parameters, through the examples of the algorithm.
TimeSeriesPredictionUsingSupportVectorRegressionNe
- 为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生 成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很 好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN 应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的 理论和应用价值。-Ab
BMDCP
- 突变分为如下主要的几种：均值突变（最常见）、方差突变、线性回归突变（也称趋势突变）、概率突变、空间型突变、谱突变、模型参数突变，等等。贝叶斯突变检测属于概率突变检测方法，其特点是能给出突变点的概率分布图。-Mutations are divided into the following main categories: the mean mutation (the most common), variance mutation, linear regression mutation (also
wxpso-svm
- 支持向量机SVM(Support Vector Machine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取.-Support Vector Machine SVM (Support Vector Machine) as a training of Machine learning method, rely on small sample after learning of the navigation star model parameters are extract
RGLS
- 该算法用于自回归输入模型，是一种迭代的算法。其基本思想是基于对数据先进行一次滤波处理，后利用普通最小二乘法对滤波后的数据进行辨识，进而获得无偏一致估计。但是当过程的输出信噪比比较大或模型参数较多时，这种数据白色化处理的可靠性就会下降，辨识结果往往会是有偏估计。数据要充分多，否则辨识精度下降。模型阶次不宜过高。初始值对辨识结果有较大影响。-The algorithm used for autoregressive input model, it is a kind of iterative alg
GA
- 基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制，主程序为遗传算法程序，子程序为带摩擦型的PID控制程序-Friction model parameters based on genetic algorithm PID control identification, the main program for the genetic algorithm program, subroutine as with friction type PID control procedures
AlgorithmSVM
- SVM的c语言实现，支持向量机SVM(Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表. -SVM-c language, support vector machine SVM (Support Vector Machine) as a trainable machine learning methods, relying on small samples after learn
hmmtrain
- 隐马尔可夫模型参数的极大似然估计,用来求解HMM的第三个问题-HMM maximum likelihood parameter estimates used to solve the third problem HMM
GA实数编码遗传算法程序
- 实数编码遗传算法程序，可用于模型参数辨识，也有其它的用途
FA-BP
- 萤火虫算法适用于各个方面的极值寻优，优化模型参数，提升模型精度。-Firefly algorithm is suitable for the optimization extreme of the various aspects of optimizing the model parameters, improve the model accuracy.