数据MATLAB仿真_第3页-阿里云

文章 2023-04-17 来自：开发者社区

基于小波变换的数据峰值检测matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的...

文章 2023-04-12 来自：开发者社区

基于PSO粒子群算法优化RBF网络的数据预测matlab仿真

1.算法描述 1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点。任意满足上述特性的函数，都可以叫做径向基函数。一般使用欧氏距离计算距离中心点的距离（欧式径向基函数）。最常用的径向基函数是高斯核函数。RBF神经网络只有三层，即输入层、隐藏层、输出层。RBF网络的基本思想是：用RBF作.....

文章 2023-04-05 来自：开发者社区

m基于多核学习支持向量机MKLSVM的数据预测分类算法matlab仿真

1.算法描述 20世纪60年代Vapnik等人提出了统计学习理论。基于该理论,于90年代给出了一种新的学习方法——支持向量机。该方法显著优点为根据结构风险最小化归纳准则,有效地避免了过学习、维数灾难和局部极小等传统机器学习中存在的弊端,且在小样本情况下仍然具有良好的泛化能力,从而该算法受到了广泛的关注。但是,随着支持向量机的不断发展和应用,其也逐渐显现出一些局限。其一,支持向量机对孤立点和...

文章 2023-03-25 来自：开发者社区

m基于分段蚁群算法优化SVM的数据预测matlab仿真

1.算法描述支持向量机（support vector machines, SVM）是二分类算法，所谓二分类即把具有多个特性（属性）的数据分为两类，目前主流机器学习算法中，神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类，学习和研究SVM，理解SVM背后丰富算法知识，对以后研究其他算法大有裨益；在实现SVM过程中，会综合利用之前介绍的一维搜索、KKT条件、惩罚函数等相关知识。本篇首先通...

文章 2023-03-21 来自：开发者社区

m基于果蝇优化的K-means数据聚类分析matlab仿真

1.算法描述果蝇优化算法FOA（Fruit Fly Optimization Algorithm）是由台湾博士潘文超于2011年提出的，与蚁群算法和粒子群算法类似，是基于动物群体觅食行为演化出的一种寻求全局优化的新方法[1-3]。它不同于顺序执行的传统智能算法，而是以果蝇群体自组织性和并行性为基础，构造出的一种动物自治体模型。FOA有着算法简单、控制参数少、容易实现、且具有一定并行性等特...

文章 2023-03-15 来自：开发者社区

基于LS最小二乘法的数据拟合matlab仿真

1.算法描述最小均方算法，简称LMS算法，是一种最陡下降算法的改进算法，是在维纳滤波理论上运用速下降法后的优化延伸，最早是由 Widrow 和 Hoff 提出来的。该算法不需要已知输入信号和期望信号的统计特征，“当前时刻”的权系数是通过“上一时刻”权系数再加上一个负均方误差梯度的比例项求得。其具有计算复杂程度低、在信号为平稳信号的环境中收敛性好、其期望值无偏地收敛到维纳解和利用有限...

文章 2023-03-10 来自：开发者社区

m基于ESN+BP神经网络的数据预测算法matlab仿真,测试数据为太阳黑子变化数据

1.算法描述在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P模型）做为最初的神经网络，具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点。但是，随着研究工作的深入，人们发现它还存在不足，例如无法处理非线性问题...

文章 2023-03-04 来自：开发者社区

m基于kmeans和SVM的网络入侵数据分类算法matlab仿真

1.算法描述首先计算整个数据集合的平均值点，作为第一个初始聚类中心C1；然后分别计算所有对象到C1的欧式距离d，并且计算每个对象在半径R的范围内包含的对象个数W。此时计算P=u*d+(1-u)*W，所得到的最大的P值所对应的的对象作为第二个初始聚类中心C2。同样的方法，分别计算所有对象到C2的欧式距离d，并且计算每个对象在半径R的范围内包含的对象个数W，所得到...

文章 2023-02-27 来自：开发者社区

m基于RBF神经网络的数据预测matlab仿真,测试数据分别采用趋势型数据，周期型数据以及混乱型数据

1.算法描述 1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点。任意满足上述特性的函数，都可以叫做径向基函数。一般使用欧氏距离计算距离中心点的距离（欧式径向基函数）。最常用的径向基函数是高斯核函数。RBF神经网络只有三层，即输入层、隐藏层、输出层。用RBF作为隐藏层单元的激活...

文章 2023-02-18 来自：开发者社区

基于kmeans算法的数据聚类matlab仿真

1.算法描述聚类算法也许是机器学习中“新算法”出现最多、最快的领域，一个重要的原因是聚类不存在客观标准，给定数据集总能从某个角度找到以往算法未覆盖的某种标准从而设计出新算法。Kmeans算法十分简单易懂而且非常有效，但是合理的确定K值和K个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。众多的论文基于此都提出了各自行之有效的解决方案，新的改进算法仍然不断被提出，此类文章大家可以在Web Of...