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小数据量法求混沌吸引子最大Lyapunov指数的Matlab程序，参考文献：张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03-small data method for chaotic attractor largest Lyapunov exponent of Matlab procedures References : Zhang Shu. The chaotic time series Volterra adaptive prediction. Physics
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LMS自适应算法自适应预测的计算机实验matlab仿真例子-LMS adaptive prediction algorithm for the adaptive computer simulation experiments Matlab example
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Volterra自适应预测的 matlab 程序,用于自适应预测测试和混沌序列的相空间重构（转）-Volterra adaptive prediction Matlab procedures for testing and adaptive prediction chaotic sequence of phase space Reconstruction (switch)
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基于Volterra滤波器混沌时间序列多步预测
作者：陆振波，海军工程大学
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参考文献：
1、张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03
2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlineariti
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该算法是根据自适应差分脉冲编码调制原理编写的算法，该算法利用了语音信号样点间的相关性，并针对语音信号的非平稳特点，使用了自适应预测-The algorithm is based on principles of adaptive differential pulse code modulation written algorithm, which samples the voice signal using the correlation between, and for non-station
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本自适应LSL算法实现线性预测
以及考察LSL算法的收敛性：
与LMS、RLS算法进行性能比较
-The LSL algorithm adaptive linear prediction and to study the LSL algorithm convergence: the LMS, RLS algorithm performance comparison
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基于多步预测的自适应控制器设计，主要针对广义多步预测的情况-Based on the multi-step prediction of the adaptive controller design, the main multi-step prediction for generalized situation
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使用自适应神经模糊推理系统的方法预测时间序列-The use of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System for Prediction of Time Series
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：针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的
支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归(SVR)模型的复杂性和冷化特征取决于其三
个参数 ，c， 能否取到最优值，采用粒子群优化(PSO)算法实现对参数 ，c， 的同时寻优。在
此基础上，以饲料用 ．甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO—SVR的发酵过程产物浓度状态预估
模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对 ．甘露聚糖酶
产物浓度的实时在线预估。-In
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为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生
成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很
好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN
应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的
理论和应用价值。-Ab
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由于人工神经网络具有大规模并行信息处理，良好的自适应与自学习
等许多特点，因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的可能途径
-As massively parallel artificial neural network information processing, a good adaptive and self-learning and many other features, the use of neural networks to solve compl
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在分析最小均方自适应滤波器(LMSAF)均方误差(MSE)的收敛性时，文献常用统计自相关矩阵代替瞬时自相关矩阵以简化分析，由此得出的收敛条件比较粗糙。本程序指出：不相关高斯输入情况下，无需如上简化，可依据高斯阶矩因式分解定理得到确切的MSE收敛条件，相应的失调表式能更准确地预报失调-In the analysis of LMS adaptive filter (LMSAF) the mean square error (MSE) convergence, the literature commo
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是基于自适应模糊适应系统的程序。在神经网络中实现很多功能，比如预测问题-Adaptive fuzzy adaptive system based on the procedure. In the neural network to a lot of features, such as prediction
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基于MeanShift和自适应预测的非刚性目标跟踪算法 希望对大家有用-Adaptive prediction based on MeanShift and non-rigid object tracking algorithm we hope be useful
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数字信号处理 一阶自适应最小均方误差预测滤波器-Digital signal processing first-order adaptive minimum mean square error of prediction filter
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嵌入维数自适应最小二乘支持向量机
状态时间序列预测方法
Condition Time Series Prediction Using Least Squares Support Vector Machine
with Adaptive Embedding Dimension
针对航空发动机状态时间序列预测中嵌入维数难于有效选取的问题, 提出一种基于嵌入维数自适应
最小二乘支持向量机( L SSVM ) 的预测方法。该方法将嵌入维数作为影响状态时间序列预测精度的重要参
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电力系统采样频率自适应预测算法Sampling frequency adaptive prediction algorithm of electric power system-Sampling frequency adaptive prediction algorithm of electric power system
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自适应预测，可用于预测已知信号的未来时间序列-Adaptive prediction
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用于混沌时间序列自适应预测的一种稀疏Volterra滤波器--Adaptive prediction of chaotic time series for a sparse Volterra filter-
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Kernel自适应滤波器算法是基于Kernels的在线自适应回归算法。非常适合非线性滤波，跟踪和回归。该工具箱包括算法，演示和性能比较工具(Kernel adaptive filtering algorithms are online and adaptive regression algorithms based on kernels. They are suitable for nonlinear filtering, prediction, tracking and nonlinear r
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