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- 拟牛顿法（变尺度法）DFP算法，求解无约束极值问题。
Harris尺度不变性关键点检测子的研究
- ：在特定的参数设置下Harris尺度不变性检测子不能提供足够数目的稳定关键点，以往研究据此断定 Harris尺度不变性检测子不稳定，不是有效的特征检测子．在构造Harris角点值的尺度空间过程中，存在一系列参 数影响着Harris角点值在尺度空间中极值点的数目，从而决定了Harris尺度不变性检测子所能获取的稳定关键 点的数目．对这个参数空间进行了系统研究，发现积分尺度与微分尺度的比值对Harris尺度不变性检测子能否检 测到足够数目的稳定关键点具有决定性的影响．
模糊C-均值（FCM）聚类算法Matlab实现
- 模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。简单概述模糊聚类的概念，介绍模糊C-均值（FCM）算法，并在matlab软件上对该算法进行仿真，结果表明，该算法设计简单，应用范围广，但改算法仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需进一步研究
求解非线性方程组的混合人口迁移算法
- 摘要：针对变尺度法对初始值敏感和人口迁移算法容易陷入局部极值的缺陷，结合变尺度法和人口迁移算 法各自的优点，提出了一种混合人口迁移算法，用来求解非线性方程组。该混合算法不仅发挥了人口迁移算 法强大的全局搜索能力，而且利用了变尺度法的局部精细搜索能力。实验结果表明，该算法不但以较高的精 度求出了各种非线性方程组的解，而且鲁棒性强，收敛速度快速，是一种解决非线性方程组问题的较好方法。
image_limitvalue
- 3幅图像26各点比较大小，得出极值，主要输出的是中间图像的极值情况！-3 Comparison of image size of 26 points, reached maximum, the main output is the extreme situation in the middle of the image!
ZuiXiaoErChengFa
- 有关极值和最小二乘法的详细讲解。幻灯里附有详细的求证公式及推导。-The extreme and the least square method explained in detail. Slide in confirmation with detailed formulas and derivations.
One-dimensional-extremum-problem-without-constrain
- 在没有约束条件之下，一维的最优极值求解，这求解极值问题上很有用-In the absence of constraint conditions, one-dimensional optimal extreme solution, it is useful to solve the issue of extreme
sift
- SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。-sift of
err
- SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。-sift of
Visual-Fortran2002
- 有数值计算中常用的Visual Fortran子过程近200个，内容包括：解线性代数方程组、插值、数值积分、特殊函数、函数逼近、随机数、排序、特征值问题、数据拟合、方程求根和非线性方程组求解、函数的极值和最优化、傅里叶变换谱方法、数据的统计描述、解常微分方程组、两点边值问题的解法和解偏微分方程组，每一个子程序都包括功能、方法、使用说明、子程序和例子五部分。本书的所有子过程都在Visual Fortran 5.0版本上进行过验证，程序都能正确运行。同时配书发行光盘，包括所有子过程、验证过程及所有验
Multiridge-detection
- 经典多脊提取,通过寻找局部极值的方法来同时提取多条脊-Multiridge detection and time-frequency reconstruction
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- 工程应用中的多峰寻优问题要求搜索目标函数的多个极值点，现有的多峰优化方法难以直接利用应用 问题的先验知识引导算法过程，多峰寻优效率较低。基于粒子群优化算法设计一种面向应用的多峰寻优算法， 能有效利用易于获得的先验参数，如峰间分辨率、峰位置精度、峰值个数等实现快速多峰搜索。该算法保持了粒 子群算法的简单性并改善了搜索多样性，使其可控地收敛到多个峰值上。将该算法与几种典型的多峰寻优方法 进行了对比测试和分析，结果表明，对复杂多峰函数，该算法能以最快的收敛速度实现多峰搜索-Mu
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- 针对小生境粒子群优化技术中小生境半径等参数选取问题，提出了一种新颖的小生境方法，无须小生 境半径等任何参数。通过监视粒子正切函数值的变化，判断各个粒子是否属于同一座山峰，使其追踪所在山峰 的最优粒子飞行，进而搜索到每一座山峰极值。算法实现简单，不仅克服了小生境使用中需要参数的弊端，而且 解决了粒子群算法只能找到一个解的不足。最后通过对多峰值函数的仿真实验，验证了算法可以准确地找到所 有山峰-Proposed a novel niche for niche particle
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- 针对小生境粒子群优化技术中小生境半径等参数选取问题，提出了一种新颖的小生境方法，无须小生 境半径等任何参数。通过监视粒子正切函数值的变化，判断各个粒子是否属于同一座山峰，使其追踪所在山峰 的最优粒子飞行，进而搜索到每一座山峰极值。算法实现简单，不仅克服了小生境使用中需要参数的弊端，而且 解决了粒子群算法只能找到一个解的不足。最后通过对多峰值函数的仿真实验，验证了算法可以准确地找到所 有山峰-Proposed a novel niche for niche particle
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- ：针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小 生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为 中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。stretching 技术，其次对子群体采用解散策略，即当在子群体中找到一个极值点后把子群体解散回归主群体，最 后设置子群体创建时的半径阈值，避免子群体半径过大。该算法解决了标准的NichePS0算法在处理 多峰函数时，极值点的个数依赖于子群体个数及极值点容易出现重复、遗漏
matlab-nihe
- matlab的准线性集合，可以求出线性参数及误差，并且可以得到极值-matlab quasi-linear collection of linear parameters and error can be calculated, and you can get the extreme value
pattern-search-method.doc
- 模式搜索法，主要用于解决无约束多维极值问题。例如：飞机的精确定位。-Pattern search method, mainly used for to solve unconstrained multi-dimensional extremal problem. For example: the precise positioning of the aircraft.
matlab-Numerical-calculation
- matlab 数值计算源代码例子及运行结果。 一元函数的极值 多元函数的极值 数值积分 求解常微分方程-matlab numerical source code examples and the results. Unary function extremum Multi-function extremum Numerical integration Solving Ordinary Differential Equations
mutual-information
- 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像，本文采用了最大互信息算法，结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设，不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘，可以使得图像匹配精度提高，还能改善局部极值的问题，再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率，可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化，匹配精度得
用matlab求二元函数的极值
- 利用matlab求解二元函数的极值，内有程序代码(Using matlab to solve the binary function of the extreme value, there are program code)