独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。 物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号，而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征，本文利用独立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案，并进行了仿真实验。
标签： Independent Component Analysis 分
上传时间： 2013-12-20
上传用户：yan2267246
关于遗传算法的程序，有基本遗传算法程序、基本遗传学习分类系统源程序、遗传优化神经网络源程序等
上传时间： 2014-01-26
上传用户：AbuGe
关于分算的智能算法演示，包括样品训练、模板匹配算法，二值Bayes分类，概率Bayes分类，最小风险Bayes分类，Fisher算法，奖惩算法，增量校正算法，LMSE算法，势函数算法，神经网络算法（包括训练，比较及识别）等。
上传时间： 2014-11-26
上传用户：stewart·
小波神经网络,实现曲线拟和，数据分类，故障诊断，学习速度快于传统BP。
标签： 小波神经网络
上传时间： 2013-12-04
上传用户：wlcaption
统计模式识别、线性或非线性回归以及人工神经网络等方法是数据挖掘的有效工具，支持向量分类（support vector classification，简称SVC）算法是一个很有发展前景的方向。
上传时间： 2014-02-16
上传用户：lifangyuan12
神经网络在matlab上的实现的源代码，本程序可用于分类问题
上传时间： 2016-08-25
上传用户：佳期如梦
XOR问题是神经网络里面一个经典的问题，本例子使用Matlab自编SVM对XOR问题进行解决~
上传时间： 2014-02-23
上传用户：wab1981
神经网络的ELM算法，比传统的BP和SVM都快，而且效果也很精确。运行平台是matlab，本人已经对原始ELM做了修改，可以适应多种函数，而且在数据处理方面自动产生分类矩阵。
上传时间： 2014-01-06
上传用户：edisonfather
本人编写的GramSchmidt神经网络算法，和传统的神经网络算法比较，该算法能自动产生神经元，节约时间，速度快！ 本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换，该zip包括两个文件，一个是GramSchmidt正交分解，是个子函数，主函数是orth_GramSchmidt，放在同一目录下，就可运行，可以对benchmark的逼近和分类问题提供解决方案
标签： GramSchmidt 编写 神经网络算法
上传时间： 2014-01-06
上传用户：yepeng139
本人编写的QR分解的神经网络算法，该算法用QR分解神经网络的隐含层矩阵，可以作为学术上的比较和分析。适合各种benchmark问题，本人还加了自动产生分类向量和自动适应各种函数的例子
上传时间： 2016-09-18
上传用户：1079836864
