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optimation
- 最优化计算的牛顿法＋共轭梯度法的MATLAB程序-Optimization Newton's Law + conjugate gradient method MATLAB
conjgrad
- 共扼梯度法的Matlab源程序，寻找非线性或线性方程的极值-conjugate gradient method of Matlab source to find nonlinear equations or linear Extreme
rbfnn3
- 用matlab写的三个径向基神经网络程序，分别为基于聚类的RBF，基于梯度法的RBF ，基于OLS 的RBF神经网络-using Matlab wrote three RBFNN procedures were based on the clustering of RBF, Based on the RBF gradient method, based on the OLS RBFNN
jiaochachafen
- 数字图象处理课题：梯度法和Roberts梯度（交叉差分）。程序运行于MATLAB环境下-digital image processing tasks : gradient method and Roberts gradient (cross-Difference). Procedures in the MATLAB environment
edge_detect-matlab
- 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PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
SteepestDescentMethod
- 最速下降梯度法MATLAB程序.转载自科研中国.-steepest descent gradient method MATLAB program. China reprinted from the research.
linearsolvers
- matlab编程的三个线性方程组求解子程序：cggm.m,fdm.m,febs.m.其中cggm.m为共轭梯度法求解子程序,fdm.m为最速下降法求解自程序,febs.m为三对角追赶法求解子程序.-Matlab programming three linear equations subroutine : cggm.m, fdm.m. febs.m. which cggm.m to conjugate gradient method subroutine, fdm.m for the steep
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- 共轭梯度法matlab程序newton法M文件
Main_function
- 这里实现了一个最优化控制的算法，牛顿梯度法的源代码，运行于matlab平台下。-here to achieve optimization of a control algorithm, Newton gradient of the source code, which runs on Matlab platforms.
c第二章 matlab语言基础h2
- 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，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water
Optimal problem solver
- 优化问题求解方法包括牛顿法、共轭梯度法和最速下降法(The optimization problems are solved by Newton method, conjugate gradient method and steepest descent method)
Desktop
- 用matlab编程计算共轭梯度法求二次型方程的最值。(The conjugate gradient method is used to calculate the maximum value of the two type equation by MATLAB programming)
rbf
- 自己编写RBF神经网络程序，RBF神经网络隐层采用标准Gaussian径向基函数，输出层采用线性激活函数，其中数据中心、扩展常数和输出权值均用梯度法求解，它们的学习率均为0.001。其中隐节点数选为10，初始输出权值取[-0.1，0.1]内的随机值，初始数据中心取[-1，1]内的随机值，初始扩展常数取[0.1，0.3]内的随机值，输入采用[0 1]的随机阶跃输入(Write your own RBF neural network, RBF neural network hidden layer
GradientProjectionMethod
- 好东西，可以计算梯度投影，自己写的，能用的(Good things, you can calculate gradient projection, write their own, can be used)
MATLAB实用源代码
- 1.图像反转 2.灰度线性变换 3.非线性变换 4.直方图均衡化 5. 线性平滑滤波器 6.中值滤波器 7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：8.梯度算子检测边缘 9.LOG算子检测边缘 10.Canny算子检测边缘 11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数）12.Hough变换 13.直方图阈值法 14. 自动阈值法：Otsu法 15.膨胀操作 16.腐蚀操作 17.开启和闭合操作 18.开启和闭合组合操作 19.形态学边界提取 20.形态学骨架提取 21.直接提取四个顶点坐标
linear optimization
- 用BFGS 拟牛顿法 最速下降法 牛顿法 共轭梯度法 解决线性优化问题(Solving linear optimization problems with conjugate gradient method and Steepest descent method.)
锐化
- matlab图像锐化代码，包括sobel算子、拉普拉斯算子以及roberts梯度法三种锐化方式。(MATLAB image sharpening code, including the Sobel operator, Laplasse operator and the Roberts gradient method three sharpening methods.)
fitness
- 比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法
method
- 解线性方程组的迭代法，例如：最速下降法求线性方程组Ax=b的解，共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解(The iterative method for solving linear equations is obtained)
模型参考自适应控制程序
- 基于梯度法的模型参考自适应控制 可调增益MIT归一化算法(Model reference adaptive control based on gradient method MIT normalization algorithm for adjustable gain)