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FaceDetection_Based_on_a_New_Nonlinear_Color_Space
- 提出一种新的非线性变换的彩色空间 ″″, 利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息, 得到候选区 YC C r b 域。为了排除候选区域中的非人脸, 首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息, 再通过多尺度 ) ( 信息定位眼睛, 然后根据人脸特征的几 形态边缘检测算子检测候选区域的边缘, 利用 边缘方向 PCA PCAED ( ) 何形状信息定位其他特征 鼻、嘴 , 通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证, 最终得到正确 的人
introductionsvm
- 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-SVM (Support Vector Machine) is Cortes and Vapnik in 1995, first put forward, which in the settlement of a small sample, nonlinear and high di
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- 关于支持向量机的算法 支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-On support vector machine support vector machine algorithm to solve small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition showed the advantage of many special, and can be
SVM
- 支持向量机是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-Support vector machine is Cortes and Vapnik in 1995 first proposed, it solve the small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance in many
svm
- 支持向量机(Support Vector Machine)介绍：是Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。-Support Vector Machine
LS-SVMLab-v1.7(R2006a-R2009a)
- 支持向量机SVM(Support Vector Machine)它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-Support Vector Machine SVM (Support Vector Machine) it addresses the small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance of many unique adva
SVM
- 支撑向量机它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。-Support vector machine to solve it in a small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition performance of the many unique advantages, and to promote the use of the function fitt
matlabliness
- 文档介绍利用matlab进行非线性曲线拟合时的例子以及所需函数-The document describes the non-linear curve fitting using matlab example, and the desired function
Intelligent-computation-methods
- 采用bp神经网络对其进行函数拟合。误差反向传播网络（bp网络）是目前人工神经网络模式中最具代表性，应用最广泛的一种模型，具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力，可以以任意精度逼近任意连续函数。-The bp neural network to its function fitting. Error back propagation network (bp network) is the artificial neural network model of the most repres
svm
- 支持向量机模型用于预测分析效果显著，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中-Support vector machine model is used to predict significant effect in solving small sample, nonlinear and high dimensional pattern recognition exhibit many unique advantages, and
gauss
- 高斯曲线拟合，利用非线性曲线拟合函数inline实现对一组数的高斯拟合-Gaussian curve fitting, nonlinear curve fitting function inline Gaussian fitting of a set of numbers
MATLAB2
- 介绍软件MATLAB非线性曲线拟合的功能,寻找较好的非线性函数来拟合实验数据,总结出非线性曲线拟合的方法、求解步骤和上机操作过程-Introduction of the software MATLAB non-linear curve fitting functions, in search of better non-linear function to fit the experimental data, summed up the non-linear curve fitting meth
GA-BPNN
- 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合(BP neural network optimized by genetic algorithm for nonlinear function fitting)
案例3
- 遗传算法优化BP神经网络，对非线性函数进行拟合。(The genetic algorithm optimizes the BP neural network to fit the nonlinear function.)
案例7
- RBF神经网络的回归，实例为非线性函数拟合。(RBF neural network regression, nonlinear function fitting)
案例4
- 遗传算法优化，BP神经网络，非线性函数拟合(Genetic algorithm optimization, BP neural network, nonlinear function fitting)
思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类，matlab(Data classification of BP neural network -- speech feature signal classification)
BPdata
- BP神经网络应用于非线性函数拟合（使用神经网络工具箱）(Application of BP neural network to nonlinear function fitting,which using the neural network toolbox.)
某高层振型离散数据拟合
- 通过非线性最小二乘法拟合某高层的振型离散数据，以连续性函数表示。
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
- 《MATLAB 神经网络43个案例分析》全书源代码和数据，注释详细，神经网络学习很有帮助。内含《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录:第1章BP神经网络的数据分类语音特征信号分类;第2章 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合等。(Analysis of 43 Cases of Neural Network in MATLAB source code data, detailed comments. Included in the catalogue of 43 Cases Anal