[matlab例程] matlabR2012.tar

说明：matlab solution 2012
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[matlab例程] lic_standalone.dat

说明：matlab file to solve problems
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[matlab例程] S

说明：Sigmoid函数, 可以在一些程序里面直接调用的S型函数实现过程(this Sigmoid function can be used in some situation where you need apply it.)
<李强强11111 > 在 2025-06-28 上传 | 大小：2kb | 下载：0

[matlab例程] Karhunen-Loeve变换

说明：Karhunen—Loeve变换及其图像中的应用(Karhunen - Loeve transform and its applications in images)
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[matlab例程] 样本熵的计算

说明：样本熵计算，近似熵计算，matlab实现(Sample entropy calculation, approximate entropy calculation)
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[数值算法/人工智能] SingularSpectrum

说明：奇异谱分析是近年来兴起的一种研究非线性时间序列数据的强大的方法。它根据所观测到的时间序列构造出轨迹矩阵，并对轨迹矩阵进行分解、重构，从而提取出代表原时间序列不同成分的信号。如长期趋势信号、周期信号、噪声信号等，从而对时间序列的结构进行分析，并可进一步预测。(Singular spectrum analysis is a powerful method to study nonlinear time series data in recent years. A trajectory matrix
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[matlab例程] 基于KTL和小波变换的图像处理算法

说明：小波变换 KLT变换 图像处理 小波变换和KLT变换的matlab实现(Matlab implementation of wavelet transform, KLT transform, image processing, wavelet transform and KLT transform)
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[人工智能/神经网络/遗传算法] 基于负熵的独立成分分析

说明：独立成分分析 fastICA算法 负熵(Independent component analysis, fastICA algorithm, negative entropy)
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[matlab例程] (BFGS 算法程序)

说明：BFGS 校正是目前最流行也是最有效的拟牛顿校正, 它是由 Broyden, Fletcher, Goldfarb 和 Shanno 在 1970 年各自独立提出的拟牛顿法, 故称为 BFGS 算法.(BFGS correction is the most popular and effective quasi Newton correction at present. It is composed of Broyden, Fletcher, Goldfarb and Shanno res
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[数值算法/人工智能] (FR共轭梯度法程序)

说明：在共轭梯度法的实际使用中, 通常在迭代 ?? 步或 ?? + 1 步之后, 重新取负梯 度方向作为搜索方向, 我们称之为再开始共轭梯度法. 这是因为对于一般非二次 函数而言, ?? 步迭代后共轭梯度法产生的搜索方向往往不再具有共轭性. 而对于 大规模问题, 常常每 ??(?? < ?? 或 ?? ? ??) 步就进行再开始. 此外, 当搜索方向不 是下降方向时, 也插入负梯度方向作为搜索方向.(In the practical use of conjugate gradient m
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[数值算法/人工智能] 修正牛顿法 Matlab 程序

说明：牛顿法进行修正. 修正的途径之一是将牛顿法和最速下降法结合起来, 构造 所谓的“牛顿-最速下降混合算法”,(One way of correction is to combine Newton method with steepest descent method The Newton steepest descent hybrid algorithm is called",)
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[数值算法/人工智能] 阻尼牛顿法程序)

说明：由于实际问题的精确极小点一般是不知道的, 因此初始点的选取给算法的实 际操作带来了很大的困难. 为了克服这一困难, 可引入线搜索技术以得到大范围 收敛的算法, 即所谓的阻尼牛顿法(Since the exact minimum points of the actual problem are generally unknown, the selection of the initial points is given to the algorithm In order to overcom
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