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多输入多输出成像算法。

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简介：
通过利用MIMO成像技术并进行MATLAB仿真，该资源提供了对MIMO算法的深入分析和详细注释，特别适合从事MIMO成像研究的专业人士进行学习和研究。

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  • BP_bp多输入_MATLAB神经网络_多输出预测_多输入多输出模型
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  • 数组的多种输入输出方法
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  • BP神经网络在多输入单输出及多输入多输出预测中的应用
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    本研究探讨了BP（反向传播）神经网络在处理多输入单输出以及多输入多输出系统预测任务中的应用效果，分析其优势与局限性。 BP神经网络可以应用于多输入单输出以及多输入多输出的预测问题。
     
  • 基于PSO粒子群算法的多输入多输出SVM优化方法
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    本研究提出了一种利用PSO（粒子群优化）算法来改进多输入多输出支持向量机(SVM)的性能的方法。通过优化参数，提高了模型预测精度和效率。 利用PSO粒子群算法对多输入多输出SVM进行优化的程序可以运行。如果遇到问题，可以通过私信联系。
     
  • Keras多输入多输出模型代码.zip
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    本资源提供了一个使用Python编程语言和深度学习框架Keras实现的多输入多输出模型完整代码。该示例旨在帮助开发者理解和构建复杂的数据处理与预测系统，适用于回归、分类等多元任务场景。下载后请根据实际情况调整参数及数据集路径以达到最佳效果。 使用Keras创建一个可以处理多个输入的神经网络模型，其中一个输入是房子图片，另一个输入则是数值属性数据。这个混合数据集将用于训练卷积回归模型，并且该代码示例还包括如何准备包含图像的数据集以及相关的教程内容。
     
  • 基于XGBoost算法的回归预测——多输入单输出
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    本研究采用XGBoost算法进行回归分析和预测，构建了多输入单输出模型，有效提升了预测精度与效率。 文本涉及数据集的使用，主函数的设计以及训练模型与预测模型的过程。
     
  • 基于SVM的支持向量机在多输入单输出和多输入多输出预测中的应用
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    本研究探讨了支持向量机(SVM)在处理多输入单输出(MISO)及多输入多输出(MIMO)预测问题中的应用，通过优化算法提升了模型的预测精度。 SVM（支持向量机）可以用于多输入单输出预测及多输入多输出预测，并且可以通过编写Matlab代码来实现高精度的运行效果。
     
  • (多步及多变量输入)_单步多变量输出.ipynb
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    该IPython Notebook展示了如何处理复杂的机器学习问题，其中涉及多个步骤和多种输入变量，并且需要生成单一操作下的多变量结果。文档详细记录了数据预处理、模型构建以及评估过程。适合于研究或开发环境中进行高级数据分析与建模工作。 LSTM——多步多变量输入单步多变量输出模型已亲测可行。
     
  • 基于集成辨识的多输入单输出Hammerstein系统方法
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    本研究提出了一种针对多输入单输出Hammerstein系统的集成辨识新方法，旨在提升复杂非线性系统的建模精度与效率。 一种多输入单输出Hammerstein系统的集成辨识方法。