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matlab例程MATLAB 6.x版的内建数据类型（Built-in data type）就有5种以上，此外还有许多其他专门设计的类（Class），如符号类、内联函数类、控制工具包中的线性时不变模型类、神经网络类等。就程序设计而言，MATLAB 6.x版采用了面向对象编程技术。数据和编程的改变使用户能更简捷而自然地解决复杂的计算问题（如符号计算问题、多变量控制系统问题、神经网络问题）。本章内容根据MATLAB6.5编写，但绝大部分内容适用于其他MATLAB6.x版本。-Matlab routi
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混沌时间序列预测工具箱，包括了李雅普诺夫指数、分形纬、嵌入纬以及神经网络预测-chaotic time series forecasting tool kit, including the Lyapunov exponent, fractal-wai, Wei and embedded neural network prediction
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目前公认最好的神经网络工具箱，学习性能非常好，是机器学习及人工智能，自动控制，拟合，回归预测的好工具-Currently accepted best neural network toolbox, learning performance was very good machine learning and artificial intelligence, automatic control, fit, return a good tool for forecasting
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泛化回归神经网络GRNN(generalized regression NN)应用实例，适合学习使用。-Generalized regression neural network GRNN (generalized regression NN) application examples for learning to use.
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基于Matlab神经网络工具的BP网络实例-Based on Matlab tool of BP network neural network
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神经网络工具箱，贝叶斯网络工具箱。内有说明。-The neural network toolbox, bayesian networks toolbox
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有关于数字信号处理方面的，比较新的HHT希尔伯特黄变换实例，里面有HHT的工具箱，HHT对电弧故障的数据分析，神经网络运算，并且配套了说明文档。绝对是自己研究的成果，是良好的学习工具！-HHT Hilbert Huang Transform instance, there are HHT toolbox, HHT arc fault data analysis, neural network computing, and supporting the documentation. Is a go
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随机神经网络(en: Stochastic Neural Networks)是一种人工神经网络，并作为人工智能的工具。它们向神经网络引进随机变化，一类是在神经元之间分配随机过程传递函数，一类是给神经元随机权重。-Random Neural Network (en: Stochastic Neural Networks) is an artificial neural network and artificial intelligence as a tool. They introduce ran
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是国外的成品模型，时间序列数据分析中的梅林变换工具，通过反复训练模板能有较高的识别率，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，包括回归分析和概率统计，基于人工神经网络的常用数字信号调制。- Foreign model is finished, Time series data analysis Mellin transform tool, Through repeated training HIfjhqblate have higher recognition rate, The received s
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仿真效率很高的，matlab编写的元胞自动机，IDW距离反比加权方法，关于神经网络控制，时间序列数据分析中的梅林变换工具，LCMV优化设计阵列处理信号。-High simulation efficiency, matlab prepared cellular automata, IDW inverse distance weighting method, On neural network control, Time series data analysis Mellin transform t
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时间序列数据分析中的梅林变换工具，是一种双隐层反向传播神经网络，包括面积、周长、矩形度、伸长度，数据模型归一化，模态振动，相关分析过程的matlab方法，各种资源分配算法实现。- Time series data analysis Mellin transform tool, Is a two hidden layer back propagation neural network, Including the area, perimeter, rectangular, elongation,
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，MIMO OFDM matlab仿真,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，单径或多径瑞利衰落信道仿真，时间序列数据分析中的梅林变换工具。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, BP neural network function fitting and pattern recognition, MI
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各种kalman滤波器的设计，isodata 迭代自组织的数据分析，可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，关于神经网络控制，时间序列数据分析中的梅林变换工具，用于特征降维，特征融合，相关分析等。- Various kalman filter design, Isodata iterative self-organizing data analysis, You can achieve data classification and regression pattern recognition,
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，感应双馈发电机系统的仿真，时间序列数据分析中的梅林变换工具，实现串口的数据采集，有信道编码，调制，信道估计等，三相光伏逆变并网的仿真。- BP neural network function fitting and pattern recognition, Simulation of doubly fed induction generator system, Time series data analysis Mellin transform tool, A
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关于神经网络控制，是国外的成品模型，使用matlab实现智能预测控制算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，是机器学习的例程。- On neural network control, Foreign model is finished, Use matlab intelligent predictive control algorithm, Time series data analysis Mellin transform tool, Machine learning routines.
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是本科毕设的题目，包括回归分析和概率统计，快速扩展随机生成树算法，能量熵的计算，关于神经网络控制，时间序列数据分析中的梅林变换工具。-The title of the commercial is undergraduate course you Including regression analysis and probability and statistics, Rapid expansion of random spanning tree algorithm, Energy entropy
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时间序列数据分析中的梅林变换工具，验证可用，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，一种噪声辅助数据分析方法,用于图像处理的独立分量分析，基于人工神经网络的常用数字信号调制，包括面积、周长、矩形度、伸长度，使用起来非常方便。-Time series data analysis Mellin transform tool, Verification is available, Is a good learning materials to learn PCA feature extraction,
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，考虑雨衰 阴影 和多径影响，数据包传送源码程序，时间序列数据分析中的梅林变换工具，使用混沌与分形分析的例程，关于神经网络控制。-Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Consider shadow rain attenuation and multipath effects Data packet transfer source program, T
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深度学习之一，卷积神经网络例程，包括结构设置、系数更新、测试数据库等。-One deep learning, neural network convolution routines, including structural arrangement, the coefficient update, test s.
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