本文将基于遗传算法(Genetic Algorithms，GA)优化 的改进广义回归神经网络( Improved General RegressionNeuralNetwork based on GA, GRNNGA)做为NSSF（Network SecuritySituation Forecas）网络 安全态势预测。 GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow, STW）将各离散时 间监测点的网络安全态势值(Network Security SituationValue, NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能。经大量实验验证,基于GRNNGA的NSSF方法具有更高的预测精度和实用性

本文将基于遗传算法(Genetic Algorithms，GA)优化 的改进广义回归神经网络( Improved General RegressionNeuralNetwork based on GA, GRNNGA)做为NSSF（Network SecuritySituation Forecas）网络 安全态势预测。

用于时频分析的广义s变换变换代码（时频分析特别有用），采用matlab编写

matlab程序，产生广义拉盖尔多项式系数，亲测可行。如果要生成多项式，需要乘上变量

针对结构相似度(Structural SIMilarity, SSIM)和其他一些方法的局限性, 考虑到梯度可以反映图像的边缘纹理等结构信息, 提出了一种快速的全参考型IQA算法，即提升的梯度加权结构相似度(Gradient Weighted Lifting Structural SIMilarity, GWL-SSIM)方法.

mathwork上的有关广义霍夫变换学习的代码，其中的输入变量需要自己更改。

用T-S模糊辨识方法识别一个二阶对象，然后用GPC控制它。对于想深入学习模糊控制以及预测控制的朋友可以参看以下，含好几页的PDF说明文档哦。 觉得有用的朋友，请顶一个!

GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测的matlab

备注：本程序曾用于某211高校的本科生毕业设计，是主体内容，绝对良心，上手极快，建议搭配数学形态学相关书籍一起看，推荐赵春晖老师的《形态滤波器原理及应用》。 本程序主要用于构建滤波器，目的是滤除脉冲噪声。 里面的程序是要有：1、数学形态学的基本腐蚀和膨胀运算程序；2、传统开-闭和传统闭-开以及广义开-闭和广义闭-开的子程序；3、一个简单的脉冲发生程序；4、SNR计算程序；5、主程序main，里面的备注都极为详细，尤其适合初学者，主程序中还涉及到寻找到最佳的结构元素类型和结构元素宽度的配合，标准是MAE（绝对值差）以及SNR（信噪比）。

基于双广义二阶积分锁相环simulink 仿真，恭祝大家参考