三维粒子群算法的matlab实现 源代码带详细注释

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之前学习并详细总结了一篇k-均值（k-means）算法思想与实现步骤的文章，于是顺便提供Matlab代码实现，使得更好的理解算法的思想。本代码有详细的注释使初学者能更好的学习Matlab这门工具语言。

MATLAB语言及其应用是高等学校信息科学、应用数学、统计学。计算机科学、电子、自动化、物理等与数据处理、数据分析相关的自然科学院系、专业的一门基础工具课。《MATLAB/SIMULINK实用教程》是针对MATLAB7.5编写的实用、简明教程，通过大量的实例，系统介绍了MATLAB715的使用技巧和编程方法。读者可在自己的MATLAB环境中完全准确地重现《MATLAB/SIMULINK实用教程》所提供的算例结果。举一反三，快速掌握要领，在最短的时间内掌握MATLAB语言的精髓，从模仿走向灵活应用。 　　本15以实用、新颖和易懂为原则，通过大量的实例，系统介绍了MATLAB的使用技巧和编程方法

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预报误差法参数辨识-松弛算法(单输入单输出matlab程序)。算法原理说明文件及双输入双输出情况见http://download.csdn.net/source/1796712。

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【实例简介】详细的深度置信神经网络的matlab代码。深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。 从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。从监督学习来讲，其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习，DBN的本质都是Feature Learning的过程，即如何得到更好的特征表达。