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BP
- BP神经网络是一个前向网络，它利用误差反向传播算法对网络进行训练，结构简单，可塑性强。本例选择3层BP神经网络（隐层为1层）来逼近函数，单输入单输出，隐层包含7个神经元，预设精度为0.1，学习率设为0.1，循环次数为5000次，达到循环次数，或结果达到预设精度要求，结束计算。激活函数选择双曲函数，采用梯度下降法，通过神经元的输入和误差，以及权值的学习速率来计算权值的变化率。将输入提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，输出层的神经元获得网络的输入相应。接下来，按照减少目标输出
fast-down
- 最速下降法，用于解决二维情况下的函数极值问题。通过确定初始点，通过迭代将初始点加至最小点。步长和方向为迭代的元素，每次先去步长和其点的负梯度。-The steepest descent method for solving the function extremum problems in the two-dimensional case. Iteration by determining the initial point initial point was added to the mini
ISP_CarIdentify
- 图像处理在车牌图像预处理中的应用 灰度化 车牌图像灰度化 直方图均衡化 灰度拉伸 二值化 全局阈值法和局部阈值法 适用于车牌的二值化方法 边缘检测 图像梯度 几种常见的边缘检测算子 适用于车牌的边缘检测算子 -Image processing in the
yuesuyouhua
- 用Rosen梯度投影法求解约束多维函数的极值 用外点罚函数法求解线性等式约束多维函数的极值 用外点罚函数法求解一般等式约束多维函数的极值 用内点罚函数法求解约束多维函数的极值 用混合罚函数法求解约束多维函数的极值 用混合罚函数加速法求解约束多维函数的极值 用乘子法求解约束多维函数的极值 用坐标轮换法求解约束多维函数的极值 用复合形法求解约束多维函数的极值 -Rosen gradient projection method for solving constra
tuxianglunkuo
- 图像轮廓提取方法研究 ：对现有的轮廓提取~E-q~进行分析，把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、 活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类，并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望，提出神经动力学方 法是轮廓提取方法的发展方向。-The current research methods for contour extracting are discussed．The main methods are classified into
3
- MATLAB的图像处理基础的资料\3 程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波
4
- MATLAB的图像处理基础的资料\4 程序代码说明 P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从
perceptron
- 模式识别-梯度下降法特例的感知器算法的Matlab实现，实现两类线性分类。-Pattern-Recognition，The perceptron algorithm based on MATLAB
s4
- 基于遗传算法的作业排序方法 利用梯度下降法求解线性判别函数-Job sorting method based on genetic algorithm using the gradient descent method for solving linear discriminant function
SmoothAndSharpen
- 图像平滑与锐化,包括邻域平均法、中值滤波法平滑，梯度掩模、拉氏算子锐化-Image smoothing and sharpening, including neighborhood average, median filtering method smooth gradient mask, Laplace operator sharpening
ganzhiqi
- 感知器算法的基本思想是，对初始的或迭代中的增广权矢量 ，用已知的训练模式检验它的合理性，当不合理时，对其进行校正，校正方法实际上是最优化技术中的梯度下降法，上传的是用matlab解决感知器问题。-The Perceptron Algorithm The basic idea augmented weight vector of the initial iteration, the known training mode to test it reasonable, unreasonable, i
fnlCg
- 共轭梯度迭代法，主要用于图像稀疏重建、图像去噪的算法-Conjugate gradient method, mainly for sparse image reconstruction, image de-noising algorithm
Lizilvbogenzong
- 提出了一种基于粒子滤波的自适应运动目标跟踪方法。均值漂移算法是一种最优梯度下降法，通过 迭代来搜索目标，从而实现对运动目标的跟踪。-Adaptive moving target tracking method based on particle filter. The mean-shift algorithm is an optimal gradient descent method, through an iterative search for the target in order t
MATLABshiyongyuandaima
- 目录 1.图像反转 2 2.灰度线性变换 2 3.非线性变换 4 4.直方图均衡化 5 5. 线性平滑滤波器 6 6.中值滤波器 7 7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化： 8 8.梯度算子检测边缘 9 9.LOG算子检测边缘 11 10.Canny算子检测边 缘 12 11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数） 13 12.Hough变换 14 13.直方图阈值法 16 14. 自动阈值法：Otsu法 18 15.膨胀
MATLABshiyongdaima1
- 目录 1.图像反转 2 2.灰度线性变换 2 3.非线性变换 4 4.直方图均衡化 5 5. 线性平滑滤波器 6 6.中值滤波器 7 7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化： 8 8.梯度算子检测边缘 9 9.LOG算子检测边缘 11 10.Canny算子检测边 缘 12 11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数） 13 12.Hough变换 14 13.直方图阈值法 16 14. 自动阈值法：Otsu法 18 15.膨胀
3
- MATLAB图像处理源程序3：程序代码说明 P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0
4
- MATLAB图像处理源程序4： P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘 P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘 P0403：用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅
quasi-Newton
- 拟牛顿(Quasi-Newton)法的目标函数梯度下降特性在极值点附近快速搜索,从而实现了全局最优与快速搜索的有机结合.-Quasi-Newton method:Quasi-Newton methods are based on Newton s method to find the stationary point of a function, where the gradient is 0.
WatershedSegmentation1
- 分水岭分割对图像特征使用梯度下降法和沿区域边界分析弱点(weak points) 来将像素分 类为区域。想像在一个有水流动的拓扑地形结构中，水在重力的引导下聚集到一个地势较低 的盆地。随着水量的增加，水将流满整个盆地直到水流溢出到另一个盆地，这样就会将一些 小盆地吞没形成大的盆地。使用局部的几何结构来形成区域(集水的盆地)，在图像领域中正 如使用一些诸如曲率或梯度强度等特征中的局部极值来将像素连接成区域。这种技术不像其 他区域分割，它几乎不需要用户定义门限，尤其适合对以不同的
unconstrained-nonlinear-
- 用最速下降法求解无约束非线性规划问题,最大奇异值,其梯度列向量-Using the steepest descent method solving unconstrained nonlinear programming problem