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collaborativedetection
对已有协作检测的算法变换参数进行性能仿真比较(Collaborative testing of existing algorithms for performance simulation and comparison of transformation parameters)
- 2010-10-22 11:22:15下载
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ga_estimation
遗传算法估计参数
模型y=a1+a2*exp(-t)
参数a1,a2∈[0,10]
(Parametric estimation of model
y=a1+a2*exp(-t))
- 2009-11-14 00:01:32下载
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3STATSMS
基于马尔科夫链概念，3状态概率转移矩的matlab实现(Based on the concept of Markov chain, the realization of the 3 stats matrix s transfer probability matrix in matlab)
- 2013-11-28 14:50:22下载
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reconstruct-the-3D-coordinates
3维重建(MATLAB)
【浙大计算机视觉大作业】(reconstruct the 3D coordinates
[the homework of the class：computer vision ZJU ])
- 2015-03-12 20:13:30下载
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mvdr
MVDR算法基于matlab的实现，经过测试可以运行(The realization of MVDR algorithm based on matlab)
- 2020-12-24 17:09:05下载
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attachments5
this contains source code
- 2011-04-05 11:27:13下载
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LyapunovSpectrum_BBA
计算Lyapunov的程序，网上下载的原版，同之前的差不多(Calculate the Lyapunov procedures, download the original, with the previous almost)
- 2013-03-06 21:14:15下载
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Radom-Forest[ok]
随机森林Matlab代码并附有使用说明，用于图像分类处理(Matlab code of Random Forest)
- 2020-12-25 21:49:04下载
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模拟退火 TSP Matlab
旅行商问题，即TSP问题（Travelling Salesman Problem）又译为旅行推销员问题、货郎担问题，是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
迄今为止，这类问题中没有一个找到有效算法。倾向于接受NP完全问题（NP-Complet或NPC）和NP难题（NP-Hard或NPH）不存在有效算法这一猜想，认为这类问题的大型实例不能用精确算法求解，必须寻求这类问题的有效
- 2023-03-12 20:20:03下载
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自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测
癌症（cancer），医学上称为：恶性肿瘤（malignant neoplasm），是机体在环境污染、化学污染（化学毒素）、电离辐射、自由基毒素、微生物（细菌、真菌、病毒等）及其代谢毒素、遗传特性、内分泌失衡、免疫功能紊乱等等各种致癌物质、致癌因素的作用下导致身体正常细胞发生癌变的结果，常表现为：局部组织的细胞异常增生而形成的局部肿块。癌症是机体正常细胞在多原因、多阶段与多次突变所引起的一大类疾病。人体基因组图谱好比是一张能说明构成每一个人体细胞脱氧核糖核酸(DNA)的30亿个碱基对精确排列的“地图”。科学家们认为，通过对每一个基因的测定，人们将能够找到新的方法来治疗和预防许多疾病，如癌症和心脏病等。基因有两个特点，一是能忠实地复制自己，以保持生物的基本特征；二是基因能够“突变”，突变绝大多数会导致疾病，另外的一小部分是非致病突变。非致病突变给自然选择带来了原始材料，使生物可以在自然选择中被选择出最适合自然的个体。未来人们在体检时，由搭载基因芯片的诊断机器人对受检者取血，转瞬间体检结果便可以显示在计算机屏幕上。利用基因诊断，医疗将从千篇一律的“大众医疗”的时代，进步到依据个人遗传基因而异的“定制医疗”的时代。人在认知的过程中没有预知的正确模式，也就是我们常说的""无师自通""。在这种情况下，基于有导师学习的神经网络往往是无能为力的。自组织神经网络可以通过对客观事件的反复观察，分析与比较，自行提示其内在规律，并对具有共同特征的事物进行正确的分类。此种网络更与人脑中生物神经网络的学习模式类似，既可以通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织，自适应地改变网络参数与结构。
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