说明：掌握和精通matlab之gui设计用户界面（或接口）是指：人与机器（或程序）之间交互作用的工具和方法。如键盘、 鼠标、跟踪球、话筒都可成为与计算机交换信息的接口。 图形用户界面（Graphical User Interfaces ，GUI）则是由窗口、光标、按键、菜单、文 字说明等对象（Obj...

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说明：传感器节点自身定位及定位误差分析。对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。传感器节点必须明确自身位置才能详 细说明“在什么位置或区域发生了特定事件”，实现对外部目标的定位和追踪。另～方面，了解传感器节点位置 信息还可以提高路由效掣，为网络提供命名空间，向部署者报告网络的覆盖质量...

说明：本书广泛吸收统计学，神经网络，数据挖掘，机器学习，人工智能，群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中，全书共13章：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测试，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计，决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法...

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说明：利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

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说明：这是一个Matlab（和独立应用程序）端口，用于优秀的机器学习算法“随机森林”，由Leo Breiman等人编写，来自Andy Liaw等人的R-source。http://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/index.html（Fortran...

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说明：贝叶斯分类方法源于人类的日常生活，是最基础的一种分类方法。在数学上，它基于贝叶斯决策公式的计算来分类；在现实中，它基于人类对于分类的基本经验来完成分类。所谓分类的基本经验，就是远在使用机器来做模式识别之前，人类经常使用的“大概”概念，由人类加以总结之后形成了概率论的数学理论分支。

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说明：应用背景随着技术的进步，人与机器之间的接口，在各种各样的研究中增加了研究的范围域，从而使大多数的任务自动化，更容易执行。MATLAB是一个如此强大的机床在图像采集工具箱、图像处理工具箱和神经网络工具箱的可用性简化了任务手写文本的获取与理解。关键技术图像采集，图像绘制，特征提取，图像处理，边缘检测，神...

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说明：多分类任务和神经网络基础代码，可用于完成机器学习课程作业。本代码框架为斯坦福大学机器学习课程的课后作业3.由本人已经完成。下载后可用来借鉴，完成本次作业。其中主要内容可以再斯坦福大学网络公开课上学习。

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说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

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说明：这些非语音的环境声音可以用作评估语音分离系统等的非语音噪声。 它们以波形形式提供，并且可以下载到一个ZIP文件中。这些非言语环境声音可作为非言语噪声用于评估语音分离系统等。它们以波形形式提供，可以在一个ZIP文件中下载。内容包括：N1-N17：人群噪音N18-N29：机器噪音N30-N43：警报器和...

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