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svm-km

于 2009-06-08 发布文件大小:818KB

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代码说明：

支持向量机(SVM)是数据挖掘中的一个新方法，能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规则化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器. (Support vector machine, the source code)

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SMI2
说明：波束形成自适应算法——样本相关矩阵直接求逆算法(SMI)(Beamforming adaptive algorithm- the sample correlation matrix inversion algorithm directly (SMI))

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ObjectArxswgl
本实例为VS2005编写的ARX事务管理实例，特别是AcTransaction::getObject()和close()的使用方法，作了正确演示。(ARX transaction management example this example is written in VS2005, especially in AcTransaction:: getObject () and close () method of use, make the correct demonstration.)

2014-11-24 22:31:34下载

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spars-array
稀疏阵的方向图仿真，给出了不同条件下的稀疏阵列的方向图(This is the simulate about sparse array ,different conditions have been taken into account )

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code for filtering for DWT Chain process

2011-12-30 14:24:31下载

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sqdos2d
方形晶格的二维光子晶体材料带隙的平面波法模(Two-dimensional square lattice photonic crystal band gap materials, the plane wave method mode)

2009-10-20 22:12:20下载

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particle_filtering
这是用粒子滤波算法进行视频跟踪的源程序初始参数已近设好了，直接运行就可以了有兴趣的朋友可以吧它改成差帧定位省的换个视频就要手调一次参数为了能运算快些算法的核心代码是用C++编的用MEX文件转化成dll数据在matlab中调用的希望对大家有所参考和帮助也希望大家有好的想法，我们一起讨论和改进有用粒子滤波进行视频跟踪现在国内做的还不多需要改进的地方也很多还需大家共同努力啊，哈哈由于本人用的视频太大，上传了半天传不上去，只有把视频删了下了本程序的朋友，要自己找个视频放到文件夹内并在程序中吧读视频语句的文件名改成你所放视频的文件名比如你视频的文件名是myvideo.avi，则程序中 video = myvideo.avi 注意视频文件的格式一定要是.avi的哦 (err)

2008-08-04 13:57:14下载

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adaptivecontrol
包括自适应控制中的MIT以及李雅普诺夫控制方法的简单编程示例(Simple programming examples include adaptive control of MIT and Lyapunov control method)

2020-11-22 15:19:34下载

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GN
说明：复杂网络中的GN算法...............(Complex network of GN algorithm ...............)

2009-05-02 18:56:30下载

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Design--Fabrication-and-Characterization-of-III-N
Design, Fabrication and Characterization of III-N Based Solar Cells

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分别实现由MVDR和RLS实现了单波束形成（signal beamfroming using MVDR and RLS）(Were implemented by MVDR and RLS achieve a single beam forming (signal beamfroming using MVDR and RLS))

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