全国城市分级表（含2010年GDP），EXCEL文档

怀疑识别等级MATLAB代码分类-计算-智能 本次作业的目的是研究 TSK（Takagi-Sugeno-Tang）模型解决分类问题的能力。 具体来说，从 中选择两个数据集，以便使用模糊神经模型对各自类别中的可用样本进行分类。 第1部分 第一个数据集用于对此类模型的训练和评估过程进行简单调查，并说明分析和解释结果的方式。 我们检查了四个 TSK 模型，其中定义了模糊 IF-THEN 规则数量的参数，即集群半径，被修改。 对于输入分区，我们使用减法聚类 (SC)方法。 特别是，在第一种情况（前两个模型）中，SC 将针对整个训练集（类独立）运行，而在第二种情况（其余两个模型）中，聚类将分别应用于每个类的训练数据（类依赖）。 我们使用这种聚类方法的原因是模型的可解释性的增加和“更干净”的聚类（因此规则）的产生。 数据集： 第2部分 第二个更复杂的数据集用于更完整的建模过程，其中包括预处理步骤，例如特征选择和通过交叉验证优化模型的方法。 由于数据集较大，可能会出现规则爆炸等问题。 为了避免这种情况，我们有必要通过选择最重要的特征并拒绝不太有用的特征来降低其维度。 之后，我们应用网格搜索和5 倍交

该课题为基于MATLAB的水果分级系统，带GUI界面，采集图片，统计颜色分量，灰度化处理，二值化，得到面积和圆形度，根据色泽饱和率，面积，直径，等多参数进行评级。GUI框架，需要进行一定拓展更佳！

这个题目是利用matlab做的一个水果分拣系统。带有一个人机交互界面。通过采集水果的色泽，圆形度面积等等来进行一二三等级的分拣。

介绍 作者： Thomas V. Wiecki，Imri Sofer，Mads L.Pedersen，Michael J.Frank 接触： ， ， ， 网站： Github： 邮件列表： 版权： 该文档已放置在公共领域。 执照： HDDM是根据BSD 2许可证发行的。 版本： 0.7.8 目的 HDDM是用于漂移扩散模型（通过PyMC）的分层贝叶斯参数估计的python工具箱。 漂移扩散模型被广泛用于心理学和认知神经科学中以研究决策。 查看有关如何入门的。 可以在下面以及部分和找到更多信息。 特征 使用DDM参数的分层贝叶斯估计（通过PyMC）允许同时估计主题和组参数，其中假定单个主题是从组分布中得出的。 因此，与使用个别受试者最大可能性（即DMAT或fast-dm ）的其他方法相比，当测量的RT值较少时，HDDM应产生更好的估计。 针对速度进行了高度优

esri世界图背景、全国的省市县图、1到5级河流分布、公路、铁路、和各级居民点。还有一个自己简略配的 从全球到县级的分级配图、临时配置的。美工设计功底太差。各位大佬轻喷

MATLAB水果分级分拣[GUI界面，面积，直径，缺陷]

基于颜色特征的烟叶分级算法研究，魏扬帆，章春娥，我国是烟草工业大国，烟叶质量分级是烟草工业中的重要步骤。基于烟叶图像进行烟叶自动化分级是行业趋势。本文在已有的图像特征提

为了减小常规波束形成所需的庞大计算量以实现快速成像,本文提出了一种新的波束形成算法——分级聚焦波束形成。将基阵划分成各级子阵分级进行处理,对较短的子阵进行远场近似处理,逐级合并子阵进行子阵间的近场聚焦波束形成,并逐级进行波束插值。MAT- LAB仿真计算结果表明,分级聚焦法与常规波束形成相比,计算量和数据存储量大幅下降。该方法尤其适用于多焦点近场聚焦的场合。

【图像检测】基于形态学实现水果质量检测分级系统matlab源码.md