svm算法手写matlab代码MNIST数据库分类 介绍 图像分类和识别是一项重要的机器学习任务，可用于多种应用程序。 特征工程是图像分类算法的基本步骤。 我们的第二个项目为图像的理解和分类提出了一项新功能。 基于图上的扩散理论，我们从图中提取了一个时间序列作为新的图像特征。 该功能对于图像的旋转/缩放/变异具有鲁棒性。 我们使用K近邻（knn），逻辑回归和SVM在MINIST（MNIST：手写数字数据库，标准的图像检索/分类基准）中对图像进行分类，以测试新功能的性能。 与没有新特征的结果相比，具有我们提出的特征和图像其他关键特征的组合的分类错误率降低了5.4％。 在ICIP上发表了两篇论文，分别于2014年和2016年发表。 Github ：。 关于数据库：MNIST是一个手写数字数据库，可从该网站获得。 它包含一个训练组，包含60,000张图像和一个测试组，包含10,000张图像。 该数据集的一个特性是，所有图像都是具有标准大小和对比度的手写数字，这已经非常“相似”了。 任务： 比较热量含量特征和其他块状相似大小的低层特征的分类错误率，包括（1）强度直方图，（2）强度矩，（3）Ga

课程设计 计算机控制技术 题目基于MATLAB的电炉温度控制算法比较及仿真研究 系别电子电气工程系 班级2010级电气工程及其自动化4班 学号2 姓名吴昊 一 研究对象分析说明 温度控制的关键在于测温和控温两个方面温度测量是温度控制的基础这 方面的技术比较成熟但由于控制对象的越来越复杂在温度控制方面还存在许 多问题 本论文提出了基于采用PID算法Smith预估控制算法达林算法三 种算法作对比研究

一、需求分析 1、本演示程序对以下6种常用的内部排序算法进行实测比较：起泡排序、直接插入排序、简单选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。 2、待排序表的表的元素的关键字为整数，表长不小于100；其中的数据要用伪随机数产生程序产生(乱序)和由键盘输入（正序、逆序）；至少要用5组不同的输入数据作比较；比较的指标为有关关键字参加的比较次数和关键字的移动次数（关键字交换记为3次移动）。 3、演示程序以用户和计算机对话的方式执行，即在计算机终端上显示“提示信息”下，用户可由键盘操作，由伪随机数产生器产生或由用户键盘输入待排序数据，每次测试完毕，列表显示各种比较指标值。 4、最后对结果做出简单分析，包括对各组数据得出结果波动大小给予解释。

题目一: 内排序算法比较 1) 对以下6种常用的内部排序算法进行比较：起泡排序，直接插入排序，简单选择排序，快速排序，希尔排序，堆排序。 2) 待排序记录的文件个数不小于1000( 其数据用伪随机数产生)，至少用5组不同的输入数据作比较；比较的指标为关键字的比较次数和关键字的移动次数(一次关键字交换计为3次移动)。 3) 统计在完全正序、完全逆序及无序情况下的关键字比较次数和移动次数。 4) 对结果作简单分析，包括对各组数据得出结果波动大小的解释。

该资源里是用CCS写的一个简单的乘加算法，该框架里面含有混合汇编，线性汇编以及纯C三种方法来表示乘加的算法，用这三种方法来进行比较。该程序是编译能通过的，可以烧写到板子去看。

适用于练手

C#版的字符串差异对比类。 可以比较两个字符串的不同之处。返回结果为两个字符串的差异变化项，具有一定的参考和实用价值，根据返回的差异数组可以自由实现不同的表现形式，比如差异文字高亮。

比较各种直线算法和圆弧算法，比如dda什么的，还加了一个分型小树的代码

交通咨询系统，能让旅客咨询从任一个城市顶点到另一个城市顶点之间的最短路径或最低费用或最少时间等问题。对于不同咨询要求，可以输入城市间的路程或所需要时间或所需费用

179种分类算法比较测评，包括SVM、CRF、随机森林、CNN、RNN等共179种算法性能测评