说明：应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果，选出的基因子集有利于后续样本分类，但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性，从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集，本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...

matlab

说明：本书共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，部分章节也涉及了常见的优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合问题。此外，本书还介绍了M...

优化svm RBF Elman BP神经网络 优化ELMAN

说明：神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector ...

优化elm ELM-PSO SVM 模拟退火算法 ELM

说明：偏最小二乘法-人工神经网络-支持向量机-极限学习机

光谱数据 PEW

说明：Matlab中自适应调节器的程序设计及说明-自适应控制1.程序说明：本程序用MATLAB语言编写。程序运行完成生成输出图像。2.要求：以一个三阶传递函数为对象，进行继电式自整定调节器的参数整定。其中：继电器幅值d=1，设定R=1/s。3.步骤（1）离散化对象和调节器。（2）整定PID调节器参数。（3...

自适应调节器 自适应控制

说明：包含大量的MATLAB使用技巧,非常实用

MATLAB实用技巧

说明：EM 算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中...