智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码
2022-01-05 18:37:20
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使用基于隐马尔可夫模型的机器学习对 3 类问题进行一维矩阵分类。 它还包含一个基于矩阵的示例，输入样本的大小为 15 和 3 个特征
https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html
https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM.zip
需要工具箱Matlab 的隐马尔可夫模型 (HMM) 工具箱由凯文墨菲撰写，1998 年。 最后更新：2005 年 6 月 8 日。 在 MIT 许可下分发
该工具箱支持对具有离散输出 (dhmm's)、高斯输出 (ghmm's) 或高斯输出混合 (mhmm's) 的 HMM 进行推理和学习。 高斯分布可以是完整的、对角线的或球面的（各向同性的）。 它还支持离散输入，如 POMDP。 推理例程支持过滤、平滑和固定滞后平滑。
2022-01-05 12:21:19
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马氏距离matlab原始代码EyeStateKNNClassifier
使用不同距离度量和邻居参数数量的k-NN算法预测眼图状态
该存储库包含“使用k-NN算法预测眼图状态：不同距离度量和邻居参数数量的比较研究”的原始实现，该方法已发布在2019年医疗技术大会（TIPTEKNO）上。
为了提出针对不同类型问题的基于k-NN的方法，必须分析并正确解释不同的距离度量和相邻参数的数量。
在此项目中，我们使用k-NN算法基于不同距离指标（城市街区，chebychev，相关性，余弦，欧几里得，马哈拉诺比斯，minkowski，seuclidean，spearman）和邻居参数的数量执行了基于脑电图的眼睛状态预测。
一些细节如下：
在可通过UCI机器学习存储库[]获得的EEG眼神状态数据集上进行的实验。
该数据集包含多变量，顺序和时间序列的现实世界EEG数据。
EEG
Eye
State.arf文件转换为EEGEyeStateDataSet_Data.mat（包含所有EEG数据）和EEGEyeStateDataSet_Labels.mat（包含标签）。
使用十倍留一法交叉验证技术评估分类性能以进行
2022-01-04 09:39:17
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include
using namespace std;
#include "SqStack.h"
struct PosType //马的坐标位置类型
{
int m_row; //行值
int m_col; //列值
2021-12-30 15:44:40
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