说明：A 求解脸识别问题的新方法。我们的方法结合二维主成分分析法（2DPCA） 突出的方法之一提取特征向量和支持 向量机 （SVM）最强大分类判别方法。基于该方法的实验已经或数据库 ； 研究结果表明，建议方法可有效提高 分类费率。

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说明：对标准中值滤波方法存在的不足，结合均值思想提出两种改进的中值滤波算法，即加 权快速中值滤波算法和加权自适应中值滤波算法，MATLAB实验证实两种方法均能更好地保 存原始图像的细节和边缘。比较这种新方法得出以下结论：加权改进中值滤波算法对低密度的 脉冲噪声去噪效果明显，对于高密度脉冲噪声去噪效果...

说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...

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说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，与理论分析结果相比，gmcalab 快速广义的形态分量分析，matlab开发工具箱中的支持向量机，正确率可以达到98％，ICA（主分量分析）算法和程序。

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说明：使用机器人充电电池和传输数据可极大地提高了无线传感器网络的生命周期。在此视频，机器人的路径由航点（绿色圆圈）控制，并且其中每个传感器可以被提供服务的区域被突出显示。我们使用的梯度下降和“多旅行商问题”（MTSP）搜索算法相结合的移动朝航点，其中传感器节点可以同时确保航点呆在接近充电区域。 SRIK...

说明：应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果，选出的基因子集有利于后续样本分类，但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性，从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集，本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...

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说明：经过测试，发现这个代码结果很好，而且可以 和别的程序结合，恩不错的-tested and found very good results this code, but can and other procedures, TU good

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说明：基于特征点的全自动无缝图像拼接方法 利用SIFT和RANSAC还有Homography的相关知识编写的一个简单的图片拼贴程序。   1.用SIFT算法得到很多对应点，其中一部分是错误对应点。   2.利用RANSAC方法得到鲁棒的单应矩阵：任取4对点得到单应矩阵H（图2到图1）...

说明：基于最小二乘支持向量机理论,结合某风电场实测风速数据,建立了最小二乘支持向量机风速预测模型。对该风电场的风速进行了提前1h的预测,其预测的平均绝对百分比误差仅为8.55 ,预测效果比较理想。同时将文中的风速预测模型与神经网络理论、支持向量机(support vector machine,SVM)理论...

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说明：matlab 天牛群算法，对原始的天牛须算法进行了，将其与例子群算法结合，结果表明优于粒子群算法和天牛须算法。

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