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libsvm-weight-2.81
- 一种基于局部密度比权重设置模型的加权支持向量回归模型来单步求解多分类问题：该方法先分别对类样本中每类样本利用局部密度比权重设置模型求出每个样本的权重隶属因子,然后运用加权lib支持向量回归算法对所有样本进行训练,获得回归分类器,希望对大家有用!
Main
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
ONE
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
TWO
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
THREE
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
FOUR
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
FIVE
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
ekf_ukf_maukf
- 主要对扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）及改进无迹卡尔曼滤波（MAUKF）算法进行研究，研究了三种算法的基本原理和各自的特点。其中扩展卡尔曼滤波器是将卡尔曼滤波器局部线性化，其算法简单，计算量小，适用于弱非线性、高斯环境。无迹卡尔曼滤波器是用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度。改进无迹卡尔曼滤波算法在UKF的基础上引入衰减因子。-The thesis focuses on the extended Kalman filter (EKF), unscented Kalman f
lof
- LOF（局部异常因子）是用于识别基于密度的局部异常值的算法-It uses local outlier mining method to count the Local Outlier Factor(LOF) of the outlier candidated object。