说明：玻尔兹曼机（英语：restricted Boltzmann machine,BM）是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络。BM是一种对称耦合的随机反馈型二值单元神经网络，由可见层和多个隐层组成，网络节点分为可见单元(visible unit)和隐单元(hidden unit)，用可见单...

说明：系统辨识相关的程序 对于初学者很有用，其中有 ARX FIR 等经典模型，以及一些辨识实验所用的信号，程序都是用matlab中的辨识工具箱的函数编写 例子都是一些线性连续或者离散的模型进行仿真测试。希望对大家有帮助

matlab 系统

说明：污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练,建立软测量模型。仿真结果表明该软测...

matlab 神经网络 GABP

说明：模式识别中的bayes判别分析算法，重要参数的提取，对于初学者具有参考意义，实现典型相关分析，感应双馈发电机系统的仿真，本科毕设要求参见标准测试模型。

算法 代码 好用 适应 信号处理

说明：应用背景AdaBoost（Adaptive Boosting）算法由Yoav Freund和罗伯特Shapire在1995用于从一组弱分类器中生成强分类器。弗氏和Y.R. Schapire说明一个有趣的例子，赛马的赌徒，解释清楚优化和解空间搜索。很自然地，赌徒会问一些很成功的问题，在他做出决定之前，...

matlab 算法 选择 Adaboost 特征

说明：自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数，然后通过前向传播，得到训练集和测试集的特征，通过0-4有标签训练集训练出softmax模型，然后输入测试集到分类模型实现分类。

自编码器 分类器实现结合 self-taught-learning

说明：是小学期课程设计的题目，主要是基于mtlab的程序，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，是国外的成品模型，有较好的参考价值，实现了对10个数字音的识别程。

matlab

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。要求自行编写代码实现遗传算法。

遗传算法 SVM 分类器 SE SP ACC AUC

说明：采用遗传算法对男女生样本数据中的身高，体重，喜欢数学，喜欢文学，喜欢运动，喜欢模式识别共6个特征进行特征选择，并基于所得到的最佳特征采用SVM设计男女生分类器，并计算模型预测性能（包含SE,SP,ACC和AUC ）。提示：可以用6位的0/1进行编码，适应度函数可以考虑类似 。

AUC-SVM 特征选择算法 男女生分类器 svm-auc svm识别分类

说明：应用背景这是三维重构结果的示例，使用的重构方法是space carving算法，是三维重构算法的重要方法之一，如今在很多领域都得到了广泛的应用，这个算法展示了space carving方法在matlab上的实现过程，代码模块清晰、易懂，非常有助于初学者学习。关键技术这是使用space carving...

matlab 演示 方法 采用 三维 这是 重构 上实 spacecarvin