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非线性迭代PLS算法，结合信息模式识别方法（2008年）。

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简介：
对偏最小二乘(PLS)回归的底层原理进行了深入的探讨和研究，并成功地构建了一种基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的新型信息模式识别算法。这项算法巧妙地将特征提取与分类器设计紧密结合，从而显著提升了模式识别的整体性能。相较于传统的Fisher判别分析以及Bayes判别分析等成熟的模式识别算法，NIPLS展现出更卓越的信息识别能力，并且对数据本身的分布特性要求相对较低。尤其在处理存在多重共线性的复杂数据集，或者当解释变量的数量众多而样本容量有限的情况下，其表现更为出色。将此算法应用于土地质量的分类识别任务中，实验结果充分证实了所提出的算法具有良好的有效性和可靠性。

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  • 非线性迭代PLS的信息模式识别算法 (2008年)
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    本文介绍了一种基于非线性迭代偏最小二乘法（PLS）的信息模式识别新算法。该方法在处理复杂非线性数据集时展现出卓越性能，为模式识别领域提供了新的研究视角和解决方案。 本段落对偏最小二乘（PLS）回归的基本方法进行了分析研究，并提出了一种基于非线性迭代偏最小二乘（NIPLS）的信息模式识别算法。该算法将特征提取与分类器设计紧密结合在一起，实现了有效的信息处理。相较于Fisher判别分析和Bayes判别分析等传统的方法，NIPLS具有更强的识别能力且对数据分布的要求较低，尤其在应对多重共线性资料或解释变量多而样本数量少的情况下更为有效。将此算法应用于土地质量分类识别中，证明了该方法的有效性和可靠性。
     
  • 在SCCPM中的平均外信息迭代停止算法(2008年)
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    本文介绍了一种基于SCCPM模型的平均外信息迭代停止算法，详细探讨了该算法的工作原理及其在实际应用中的有效性。 为了应对串行级联连续相位调制系统（SCCPM）中存在的正反馈问题，本段落提出了一种基于平均外信息交换的迭代停止译码算法。该算法利用了平均外信息交换的方法，将历次迭代中得到的外部信息的平均值作为下一次迭代中的先验信息，并结合符号改变率（SCR）和辅助硬判决（HDA）两种准则来确定何时终止迭代过程。仿真结果表明，通过结合使用平均外信息交换与动态迭代停止机制，可以有效抑制正反馈现象，从而提升SCCPM系统的性能并减少译码延迟时间。
     
  • Fortran实现Newton法求解非线性方程组.rar_fortran_非线性方程组_Newton_牛顿迭代_牛顿迭代法
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    该资源为Fortran语言编写的新时代经典数值方法——利用Newton法求解非线性方程组的程序代码，适用于科学研究与工程计算。包含源码及详细文档说明。 使用Fortran语言可以通过牛顿迭代法求解非线性方程组，可以处理二元或多元的情况。
     
  • 2.rar_牛顿迭代法解非线性方程组_迭代matlab_牛顿迭代
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    本资源包含利用牛顿迭代法求解非线性方程组的MATLAB实现代码。文件详细展示了如何设置初始条件、构建函数及其雅可比矩阵，并进行迭代计算以逼近解的过程，适用于数值分析与工程应用学习。 在MATLAB开发环境下使用牛顿迭代法求解非线性方程组时，用户只需将描述非线性方程组的M文件fx1(x)以及其导数的M文件dfx1(x)相应地代入即可。
     
  • 用牛顿迭代法求解非线性方程组
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    本项目采用牛顿迭代算法解决复杂的非线性方程组问题，通过不断逼近根值来优化计算效率和精度。 牛顿迭代法可以用于解非线性方程组。在应用此方法时，需要输入方程及其雅克比矩阵。
     
  • 牛顿迭代法求解非线性方程组.pdf
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    本文档探讨了利用牛顿迭代法解决非线性方程组的有效策略和步骤，并分析其应用范围与局限。 牛顿迭代法用于求解非线性方程组的最优解。
     
  • 定点迭代-非线性：用MATLAB求解两组非线性方程的数值方法
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    本文章介绍使用MATLAB软件解决包含两个未知数的非线性方程组的方法，并详细探讨了利用定点迭代法进行有效数值计算的过程。 它是一种用于求解x和y的两个非线性方程的数值方法，并且也被称为连续替换法（MOSS）或简称为连续替换。该方法通过绘制这两个函数来帮助用户决定对x和y进行哪些初始猜测。此外，这种方法要求用户提供关于x和y的起始值估计，并允许他们选择终止标准，可以是预设的百分比相对误差或者是经过一定次数迭代后的结果。此方法还能够检查系统是否完全收敛，在预测到系统不会达到完全收敛时会向用户发出提醒。
     
  • 迭代法求解线性方程组（MATLAB）- 解线性方程组的迭代法.rar
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    本资源提供了使用MATLAB实现多种迭代方法求解线性方程组的代码和示例，包括雅可比、高斯-赛德尔等算法。适合学习与研究。 Matlab解线性方程组的迭代法 分享内容包括： - 解线性方程组的迭代方法相关资料 - 包含Figure6.jpg在内的附件文件
     
  • 基于常见模式识别算法的人脸图片性别识别方法
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    本研究探讨了利用常用模式识别技术进行人脸图像中性别的自动判定，旨在提高人脸识别系统的准确性和实用性。 包括AdaBoost, LBP, PCA+LDA+SVM, 使用VGG网络的CNN以及SIFT+RandomForest等多种方法和技术。