機率神經網路分類器之高階合成。對研究概率神經網絡很有幫助的。質量很高的論文
標簽： 分 合成 概率神經網絡 質量
上傳時間： 2016-04-07
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類神經網路中的RBF matlab toolbox
標簽： toolbox matlab RBF
上傳時間： 2016-07-22
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內涵模糊理論與類神經網路的程式碼...提供初學者做研究參考
標簽： 模糊 程式
上傳時間： 2013-12-24
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類神經網路的BK演算法，已驗證過可以使用。
標簽： 算法
上傳時間： 2016-10-23
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類神經網路的RBF這對於任何研究都非常之友幫助歡迎下載內有說明
標簽： RBF
上傳時間： 2014-01-04
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利用遞迴式模糊類神經網路(recerrent neural networks system identification, RFNN)進行系統辨識, 自己寫的請多包含
標簽： identification recerrent networks neural
上傳時間： 2017-02-27
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類神經網路 後傳遞演算法 沒有的人可以參考一下該文件
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：hphh
跟類神經網路有點像的東西， 不過現今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經分好類的東西 （可是分類的依據是未知的！） ，那當收到新的東西時， SVM 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
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上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：hasan2015
MATLAB小波分析 是張德豐 編著的那本黃色書上的源代碼
標簽： MATLAB 小波分析
上傳時間： 2013-06-01
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目前，小波分析在信息技術和其他學科方面的應用是眾多科技工作者關心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進一步的改進。 經典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優勢。本文介紹了經典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構算法，最后研究了小波基的數學特性，分析了它們對實際應用的影響和作用。進而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關性去噪方法。用小波變換將高頻系數強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經將高頻系數強制置零去噪后重構的信號會使信號丟失一些細節，且小波基的選擇亦有相當的難度，只有靠經驗來確定，不過比傳統的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數的選取問題，并給出了一些選取依據；對小波閾值去噪方法的幾個關鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進，利用均值逼近與閾值去噪相結合的方法來實現信號的處理，并通過實驗仿真實現。實驗結果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優于單獨應用閾值去噪的方法。 在空域相關去噪算法的基礎上，進行了改進，利用閾值濾波與相關去噪算法相結合的一種組合去噪算法，仿真試驗結果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數不僅連續性好，準確率高，而且易于重構信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現，并對實驗結果進行了分析。實驗仿真結果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關
標簽： 小波分析 信號去噪 中的應用
上傳時間： 2013-07-19
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