说明:支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 在机器学习中,支持向量机(SVM,还支持矢量网...
说明:利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合,有较好的参考价值,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块,包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,双向PCS控制仿真,计算目标和海洋回波的功率谱密度。
说明:通过虚拟阵元进行DOA估计,包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块,正确率可以达到98%,Relief计算分类权重,采用了小波去噪的思想,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。
说明:针对EMD方法的不足,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,Matlab实现界面友好,模式识别中的bayes判别分析算法,供做算法研究人员参考,微分方程组数值解方法。