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自适应动态规划介绍。一种求解动态规划方法HJB方程的自学习控制算法，称其为自适应动态规划算法。所提的算法可以用来解决未知离散时间非线性系统的最优控制问题，同时给出了该控制算法的收敛性证明。算法的实现用到了三个神经网络，在递推的每一步分别用来近似性能指标函数、最优控制律和未知非线性系统。-Adaptive Dynamic Programming introduction. Dynamic programming method for solving the HJB equation self-le
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LM算法和BFGS拟牛顿算法对BP神经网络的性能影响分析，我的课题作业，希望对大家有帮助。-The performance analysis basde on the impact on BP neural network of LM and BFGS quasi-Newton algorithm , the subject of my work, I hope to be helpful.
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机器学习算法，利用adaboost元算法提高分类性能，处理非均衡分类问题-Machine learning algorithm, using adaboost element algorithm to improve the classification performance, handling classification problems disequilibrium
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机器学习算法，利用SVD简化数据，SVD矩阵分解，推荐引擎，提高性能-Machine learning algorithm, using SVD simplify data, SVD matrix decomposition, recommendation engine, improved performance
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从数控机床能耗角度出发，以切削参数为变量，以降低数控机床能耗为目标，在实际加工经验公式的基础上，考虑机床性能和刀具约束条件，建立数控机床能耗模型，采用粒子群优化算法对目标函数寻优求解，利用优化后的切削参数进行加工，能明显地降低能耗。-From the perspective of CNC machine tool consumption to cutting parameters as variables , in order to reduce the energy consumption o
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基于神经网络的自动人脸识别模型，研究利用神经网络进行人脸识别的性能，通过与其它分类算法比较，为将来更进一步的人脸识别算法研究或者软件设计提供设计依据。-Automatic face recognition based on neural network model to study the use of neural network recognition performance, by comparison with other classification algorithms, provi
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非线性分类器，包括ANN-BP算法的matlab代码实现和性能分析，以及近邻法的实现-Non-linear classifiers, including ANN-BP algorithm matlab code and performance analysis, and nearest neighbor methods to achieve
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将改进的蚁群算法与路径几何优化相结合,用于解决移动机器人的全局路径规划问题.算法结合机器人的越障性能对移动机器人的环境空间进行建模.通过设置初始信息素加快蚂蚁的搜索速度,同时设置自适应信息素挥发机制,解决特定地图中初始信息素的干扰问题 设置自适应路径长度,筛选规划路径的优劣 提出由路径优劣程度决定的信息素散播策略,并从几何原理出发,对规划路径进行优化处理,加快最优解的收敛速度.仿真结果验证了该算法的有效性和普遍应用性,在随机给定的环境地图中,该算法能够迅速规划出最优路径.-The improve
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经验模态分解(EMD Empirical Mode Decomposition )算法是Hilbert-Huang变换(HHT)的核心算法。经验模态分解(EMD)算法是通过算法过程定义的，而并非由确定的理论公式定义的，所以对其进行准确的理论分析非常困难，我们目前只能借助大量的数字仿真试验不断对其性能进行深入的研究。 EMD算法的目的在于将性能不好的信号分解为一组性能较好的本征模函数（IMFIntrinsic Mode Function ），且IMF须满足以下两个性质：
(1)信号的极值点(极
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常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整
体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞
感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度
对数变换 并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯
模型来调整亮度图像的局部对比度 最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该
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BP神经网络算法用来拟合加噪信号，并以动量梯度下降算法和减少内存的Levenberg-Marquardt算法两种训练方法进行该实例下的性能对比-BP neural network algorithm used to fit the noise signal, and to reduce the momentum gradient algorithm and memory Levenberg-Marquardt algorithm two training methods to compare t
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用于机器学习的全方位python代码，包括K-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic 回归 、支持向量机、利用 AdaBoost 元算法提高分类性能、预测数值型数据：回归、树回归、利用 K-均值聚类算法对未标注数据分组、使用 Apriori 算法进行关联分析、使用 FP-growth 算法来高效分析频繁项集、利用 PCA 来简化数据、利用 SVD 简化数据、大数据与 MapReduce-The full range of python code for machine learning
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调用机器学习库sk-learn中的svm，KNeighborsC，GaussianProcess算法进行分类任务，并且比较这几种算法在三种场景下的性能-Using machine learning libraries sk- learn the SVM, KNeighborsC, GaussianProcess algorithm classification task, and comparing the several kinds of algorithm in the performanc
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极限学习机的算法改良，在极限学习机的基础上加上核函数，使其性能更好-Limit of machine learning algorithm is improved, on the basis of the extreme learning machine and kernel function, make its performance better
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神经网络极限学习机的一种改良算法，性能提升明显，非常难找-Neural network ——extreme learning machine, a kind of improved algorithm， the performance increase obviously, very hard to find
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采用的是脉冲对消法，各种资源分配算法实现，鲁棒性好，性能优越。- It uses a pulse of consumer law, Various resource allocation algorithm, Robustness, superior performance.
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结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，光纤无线通信系统中传输性能的研究，包含位置式PID算法、积分分离式PID。- Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Fiber Transmission wireless communication system performance, It contains positional PID algorithm, integral separate
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构成不同频率的调制信号，鲁棒性好，性能优越，用于时频分析算法。- Constituting the modulated signals of different frequencies, Robustness, superior performance, For time-frequency analysis algorithm.
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ML-KNN，这是来自传统的K-近邻（KNN）算法。详细地，为每一个看不见的实例中，首先确定了训练集中的k近邻。之后，基于从标签集获得的统计信息。这些相邻的实例，即属于每个可能类的相邻实例的数量，最大后验（MAP）原理。用于确定不可见实例的标签集。三种不同现实世界中多标签学习问题的实验研究，即酵母基因功能分析、自然场景分类和网页自动分类，表明ML-KNN实现了卓越的性能(ML-KNN which is derived from the traditional K-nearest neighbo
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。(Machine learning (Machine Learning, ML) is a multidisciplinary interdisciplinary field, involving many disciplines, such as p
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