牛顿平台自适应学习机制

该代码库包含 Sebastian Hitziger 的博士论文中使用的数据和 MATLAB 代码，以及使用自适应波形学习 (AWL) 算法的其他实验。实验文件夹包含：- mexFunctions： C++ 源代码，需要编译- matlabFunctions： 自定义实用函数- Experiments： 论文中每个实验的子文件夹（按时间顺序）要求：- 操作系统：Linux- C 库 FFTW3，用于快速实现- MATLAB 包 fastICA（用于部分实验）安装：1. 在 MATLAB 中打开 mexFunctions/compile.m 脚本2. 指定 FFTW 库的规范3. 运行 mexFunctions/compile.m 脚本运行实验：1. 在 MATLAB 中打开 Experiments/ 中的文件夹2. 运行脚本 run_*.m（大多数文件夹中都有）3. 计算结果并使用 plot_results.m 查看

差异隐私在统计分析中广泛应用，保护个人敏感信息的同时确保数据实用性。然而，随机添加的噪声可能导致数据在不同隐私机制下的实用性无法预期。提出一种基于期望数据效用的自适应高斯机制，通过条件滤波高斯噪声，定义并最大化数据实用性。该机制结合了条件滤波噪声的概念，根据误差绝对值量化数据效用，并根据隐私预算调整噪声强度，以平衡隐私保护和数据实用性。

提供自适应波束形成的 MATLAB 代码，包括注释，保证运行成功。

了解自适应GSK算法（AGSK）前，先探索其基础——GSK算法。GSK算法灵感源于知识获取与分享的过程。 初级阶段：从小型网络（家人、邻居）获取知识，虽想法不成熟，但积极分享。 高级阶段：从大型网络（工作、社交）获取知识，相信成功者观点，积极分享以助人。

这篇资源提供了MATLAB代码，适用于处理非平稳信号的自适应滤波技术。

传统制造业的客户系统难以适应顾客不断变化的主观意愿，导致无法获取客户潜在需求。为此，提出了一种面向服务型制造的自适应客户定制平台。该平台构建了逻辑结构、功能体系和体系结构，通过对客户多形式交互信息进行知识解析和数据挖掘，获取客户潜在需求，帮助企业进行决策分析，最终定制出符合客户个性化需求的产品。

基于进化策略，提供了一种自适应版本，优化非线性函数。了解详情，请访问：http://www.scholarpedia.org/article/Evolution_strategies 。

这篇文章介绍了在matlab中实现自适应滤波器的算法，涵盖了牛顿法和最陡下降法的具体方法，对自适应滤波的学习具有实质性帮助。

经典beamforming和自适应滤波的MATLAB源代码。由Paulo S.R. Diniz编著的《自适应滤波第四版（Adaptive Filtering_Algorithms and Practical Implementation 4th）》中的Nonlinear_Adaptive_Filters部分源代码。