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SSA.rar - 奇异谱分解matlab代码,对信号信息特征值分解,得到不同特征向量的子序列,筛选主要权重的子序列进行重构,平滑原始型号,起到降噪和过滤的作用。,2018-08-10 22:05:39,下载8次
EWT.rar - 经验小波变换,将信号分解为多个子特征的子序列。性能较EMD、EEMD、WD等有所提升。,2018-08-10 17:22:15,下载12次
MOEAPSO.rar - 多目标进化算法,使用粒子群,基于Pareto优化算法,2015-07-08 09:26:13,下载43次

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MOP-metrics-matlab.zip - 多目标问题中的评价指标如 IGD,GD,Space,epsilon等指标,matlab编译
MOMVO.zip - 实现粒子群的多目标优化,MATLAB程序 很好的改进程序
informationgain.rar - 信息增益算法,该算法计算每个特征对数据集的信息增益。
Couplafunction.rar - Copula函数描述的是变量间的相关性,实际上是一类将联合分布函数与它们各自的边缘分布函数连接在一起的函数,因此也有人将它称为连接函数。本程序已调试,可以运行。
Copula理论及MATLAB应用实例.rar - Copula理论及MATLAB应用实例 沪深股票相关性
copula-garch.rar - copula例子 与GARCH相结合,分析几个指标的相关性。
Dynamic_Copula_Toolbox_3.0.zip - matlab toolbox,目的是利用copula计算序列上下尾相关性
KraskovMI.zip - k近邻互信息估计源代码,简单易用,可用于估计多维互信息
average_mutual_information_main.rar - 平均互信息函数,计算两个时间序列的互信息量,修改
Information-Estimators.rar - 这是一个有关信息熵估计,以及互信息量计算的程序包,基于模块化设计,已经做了很多优化。
Pattern_Recognition.rar - 自己在硕士期间用到的各种模式识别,机器学习,数据挖掘算法的matlab程序。C4_5,NN,SVM,adaboost,KNN等
CaiDengcode.rar - 浙大蔡登,何晓飞写的降维,特征选择等机器学习的源码 包括:谱回归,降维,特征选择,主题模型,矩阵分解,稀疏编码,哈希,聚类,主动学习,矩阵学习。 是一个很好的机器学习源码资料。
spider.rar - 机器学习matlab源代码,包括多分类SVM,模式识别,特征选择,回归等算法。
SVM.zip - 交叉验证法寻优的支持向量机突水预测模型,带突水原始数据库
SVM_iris.rar - matlab,K折交叉验证,SVM方法对IRIS分类
rough-set-reduct-code.zip - 将core.txt文件放在C盘根目录下,然后打开matlab,点击“文件”-“打开”选中main.m文件,“运行”这个文件。 命令窗口马上就会显示出运行结果。 mm_Red.m为封装的盲目约简算法.返回值为约简结果. sxzyd_Red为封装的基于属性重要度约简算法.返回值为约简结果. bsjz_Red为封装的辨识矩阵约简算法.返回值为辨识矩阵和约简结果. cal_sig为封装的求属性重要度的函数。 max_min为封装的求属性度最大,划分个数最小的属性的函数。 dele_max为封装的删除属性度最大,划分个数最小的属性的函数。 mycore.m为封装的求核函数. myind为封装的求划分的函数. ind_E_a为求每个属性的划分的函数.
GARSR.zip - 遗传算法处理粗糙集分析题中的属性约简。同时能根据实际空气数据生成决策表。
粗糙集属性约简算法综述.zip - 属性约简是粗糙集理论中最核心的问题。文章阐述了基于信息熵、可辨识矩阵、遗传算法、 Johnson 等粗糙集属 性约简算法流程,指出了粗糙集属性约简算法的现有问题及发展趋势,促进粗糙集属性约简的研究进一步发展。
ploteye.rar - MATLAB 眼图的实现。ploteye函数的使用即通过QPSK的调制解调的仿真以实现对函数的使用说明。
RS-and-NRS_-matlab-code-and-pdf.zip - 鉴于本人去年7月份发布的《关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例》其中有一些错误,可能给相关研究人员带来了误解,在此向大家道歉! 同时在此资源中新增加了本人编写的邻域粗糙集的matlab计算程序,包括正域计算,约简计算,重要度计算,权重计算。 欢迎大家下载并交流学习! 我所发布的两个版本的说明,以第二版本为主,第一个版本就不要下载了。 版权所有,除百度文库和中国程序员联合开发网上能下载到相关资源外,其他网站上的均为盗用。请尊重知识产权!

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