资源列表
insdem05
- Accelerometer Bias Simulation
PSO
- PSO算法的matlab实现，在6.5版本测试过，其他版本不保证能够马上用
GA(c++)
- 该代码是用C++编写的遗传算法,可在C++或 matlab环境下都可运行.
MATLAB-GeneticAlgorithm
- matlab遗传算法程序，用于数值模拟计算中的参数逼近计算
MATLAB_Programing_and_Application
- 詳盡的Matlab教學參考資料, 適合Matleb初學者使用.
mathmodl
- matlab建模工具箱及其应用 功能强大 收藏了很久了 和大家一起分享
PID
- matlab PID程序 比较全 个人收集的 感觉不错 推荐给大家
@smosvctutor
- 非平衡数据集的分类问题经常出现在许多实际应用中.支持向量机在处理这一类问题时,整体分类性能比较低.为此,Veropoulos提出的采用不同惩罚系数的改进算法可以较好的解决此类问题.此外,可以利用序列最小优化算法简单快速的解决上述优化问题.
@polynomial
- VC维理论和结构风险最小化准则是统计学习理论中的重要内容,基于这一理论的支持向量机算法由于具有好的泛化性能受到重视,并被研究用于文本分类问题.基于多项式核的研究工作认为SVM的泛化能力不受多项式阶数的影响,并且能够处理很高维的分类问题,用于文本分类无需进行特征选择.研究发现,随着多项式核阶数的升高,SVM文本分类器会出现过学习现象,并且特征数越多越明显,特征选择是必需的.通过估计函数集的VC维,基于结构风险最小化理论对此问题进行分析,得出的结论跟实验结果相符.
@linear
- 针对SVM法线特征筛选算法仅考虑法线对特征筛选的贡献,而忽略了特征分布对特征筛选的贡献的不足,在对SVM法线算法进行分析的基础上,基于特征在正、负例中出现概率的不同提出了加权SVM法线算法,该算法考虑到了法线和特征的分布.通过试验可以看出,在使用较小的特征空间时,与SVM法线算法和信息增益算法相比,加权SVM法线算法具有更好的特征筛选性能.
@dagsvm
- 有向无环图支持向量(DAG-SVMS)多类分类方法,是一种新的多类分类方法。该方法采用了最小超球体类包含作为层次分类依据。试验结果表明,采用该方法进行多类分类,跟已有的分类方法相比有更高的分类精度。
fsk
- matlab与通信仿真 matlab与通信仿真