主要介绍了Java单链表的实现代码的相关资料,非常不错，具有参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

交互式多模型滤波(IMM) 的交互环节使得系统状态量不再服从单纯的高斯分布, 用现有方法对其概率分布的估计存在较大的误差. 对此, 考虑到模型的混合概率是时变的, IMM的交互过程可以用非线性方程来描述, 因而采用容积卡尔曼滤波(CKF) 中的容积法则对高斯随机变量经非线性函数传播后的概率分布进行估计, 并从理论上证明了容积法则的近似精度. 仿真实验表明, 由于提高了对交互后随机变量概率分布的估计精度, 所提出的方法能够有效改善IMM在量测噪声较大时的滤波效果.

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

主要介绍了Echarts动态加载多条折线图的实现代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

带领我们直接实现Excel文件的直接导出下载，后续开发不需要开发很多代码，直接继承已经写好的代码，增加一个Xml配置就可以直接导出。具体实现代码大家跟随小编一起通过本文学习吧

论文摘要：普通卡尔曼滤波(KF)可以在线性系统中对目标状态做出最优估计，得到好的滤波效 果。然而实际系统总是非线性的，针对非线性系统，常用的解决办法是对非线性系统进行近似 线性化处理，从而将非线性问题转变成线性问题。文中分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼 (UKF)和容积卡尔曼(CKF)的基本原理和各自的特点，然后将EKF、UKF和CKF进行滤波对 比和分析，最后通过仿真试验证明：与EKF相比，UKF、CKF不仅保证了系统的稳定性，同时提 高了估计精度。但CKF的估计均方误差值相比UKF更小，表现出了更高的精度。

根据提示信息输入要测试的数据文件的编号（1-5），数据文件中第一行为居民个数，后面的每行是居民位置坐标及权值，其中居民位置横、纵坐标、权值用","分隔（如：1,2,3）。输入数据文件的编号后程序开始运行，依次输出排序后的x、y轴坐标及对应权值，最后输出满足距离最小条件的邮局位置。

主要介绍了c#使用Socket发送HTTP/HTTPS请求的实现代码,需要的朋友可以参考下

《机器学习》课程支持向量机实验，包括详细的jupyter文件和解释，代码均成功运行。 机器学习支持向量机实验内容 一、实验内容 1.1 支持向量机的核函数 1. 了解核函数对 SVM 的影响 2. 绘制不同核函数的决策函数图像 3. 简述引入核函数的目的 1.2 支持向量机的软间隔 1. 了解分离超平面、间隔超平面与支持向量的绘制 2. 调整 C 的值，绘制分离超平面、间隔超平面和支持向量 3. 简述引入软间隔的原因，以及 C 值对 SVM 的影响 1.3 支持向量机的分类任务 1. 使用支持向量机完成 spambase 垃圾邮件分类任务 2. 使用训练集训练模型，计算测试集的精度，查准率，查全率，F1 值 1.4 支持向量机的回归任务 1. 使用支持向量机完成 kaggle 房价预测问题 2. 使用训练集训练模型，计算测试集的 MAE 和 RMSE 要求将结果写入到 markdown 的表格中！ 二、数据介绍 2.1 kaggle 房价预测数据集 文件名：

资源特点：基于课程作业，一共有三个案例 1.1 使用 sklearn 的 DBSCAN 和 GaussianMixture 完成聚类 1.2 使用 sklearn 的 KMeans 完成聚类 1.3 实现 K-means 每个案例配有详细的代码和解释，都能测试通过。 机器学习第八章实验内容 详细内容见第七周实验内的 jupyter notebook。 一、实验内容 1.1 使用 sklearn 的 DBSCAN 和 GaussianMixture 完成聚类 1. 使用 sklearn 的 DBSCAN 和 GaussianMixture 在两个数据集上完成聚类任务 2. 对聚类结果可视化 3. 对比外部指标 FMI 和 NMI 4. 选做：调整密度聚类的 eps 参数，绘制聚类结果 1.2 使用 sklearn 的 KMeans 完成聚类 1. 使用 sklearn 的 Kmeans 完成两个数据集的聚类任务 2. 计算外部指标 FMI 和 NMI 3. 对聚类结果可视化 1.3 实现 K-means 1. 实现一个 K-means 聚类算法 2. 计算外部指标 FMI 和 NMI