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S200502106_SVM_for_classfication
- SVM用于模式识别 整理别人的代码（原来的是英文）所得： kernel.m用于内积矩阵的计算 svcplot.m用于绘图 svm168.m是主程序 testlin.m是采用线形内积函数的支持向量机应用的 文件 testrbf.m是采用RBF内积函数的支持向量机应用 的 文件 每个文件中都有说明。 仿真平台matlab7.0, 仿真全部通过 将所有文件拷贝到work目录下（注意不要直接将上层文件夹直接拷贝到work目录下，若那样操作，必须在matla
EmbeddingDimension_FNN
- 假近邻法(False Nearest Neighbor, FNN)计算嵌入维的Matlab程序 文件夹说明： Main_FNN.m - 程序主函数，直接运行此文件即可 LorenzData.dll - 产生Lorenz时间序列 PhaSpaRecon.m - 相空间重构 fnn_luzhenbo.dll - 假近邻计算主函数 SearchNN.dll - 近邻点搜索 buffer_SearchNN_1.dll - 近邻点搜索缓存1 buffer_Search
BP-matlab
- 基于C开发的三个隐层神经网络,包括 1）初始化权、阈值子程序； 2）第m个学习样本输入子程序； 3）第m个样本教师信号子程序； 4）隐层各单元输入、输出值子程序； 5）输出层各单元输入、输出值子程序； 6）输出层至隐层的一般化误差子程序； 7）隐层至输入层的一般化误差子程序； 8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序； 9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序； 10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子
Adaptive-Embedding-Dimension
- 嵌入维数自适应最小二乘支持向量机 状态时间序列预测方法 Condition Time Series Prediction Using Least Squares Support Vector Machine with Adaptive Embedding Dimension 针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题, 提出一种基于嵌入维数自适应 最小二乘支持向量机( L SSVM ) 的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重要参
genetic-algorithm
- 自然计算中遗传算法的各个程序，matlab环境下开发的源代码。best.m 求种群中适应度最大的值 calfitvalue.m 计算每个个体的适应度 calobjvalue.m 适应度函数 crossover.m 交叉变换 decodebinary.m 将二进制数转换成十进制数 decodechrom.m 将二进制数转换成十进制数 initpop.m 产生初始种群 mutation.m 变异 selection.m 选择合适的个体进行复制 main.m 主函数
caoshi-method
- 本程序是应用曹氏法解决混沌时间序列的嵌入维数，用C++编写，并编写出matlab接口，生成cao.dll文件，利用程序中的caoshi_method.m文件就可以在matlab环境下快速计算出嵌入维数。-the programme can compute embedding dimension
lyap_wolf
- 本程序是以前自己编制的应用wolf方法计算混沌时间序列的lyapunov指数，用C++编写，并编写出matlab接口，生成lyapunov_wolf.dll文件，利用程序中的lyapunov_wolf.m文件就可以在matlab环境下快速计算出最大lyapunov指数。-Lyapunov by wolf method
gaot_and-material
- 最近在学习遗传算法工具箱，对比了多个工具箱之后，网上都说gaot工具箱最权威了，然后比较容易就下载下来了。可是其学习资料比较难下，而且安装有困难。我在论坛里没有搜索到相关资料，所以就冒昧的将这些资料上传上来了。 本附件包含了gaot遗传算法工具箱、安装说明、及其使用指导。 使用指导包括了三个pdf文件，第一是简单的讲解美国北卡罗来纳州立大学编写的《Genetic Algorithm Optimization Toolbox 》(GAOT遗传算法优化工具箱)的使用的方法，适合与初学者的。第
太阳高度角.m
- 可以用此代码计算任一地区任意时刻的太阳时角，高度角(This code can be used to calculate the sun's angle, height angle at any time in any area.)
BP神经网络
- 第一个m文件：构造、训练BP神经网络并计算其识别率；第二个文件将进行人脸检测。注意：orl人脸数据库需要在网上下载。(The function of the first m file is to construct and train the BP neural network and calculate its recognition rate. The second is the detection of face. Note: the ORL face database needs to