matlab中存档算法代码数字识别mnist 项目：基于LeNet模型和MATLAB平台的MNIST的数字手写识别。 该项目在MATLAB平台上基于LeNet模型实现了手写数字的识别。 LeNet模型的结构为“卷积层1 +池化层1 +卷积层2 +池化层2 +全连接层+ softmax输出层”，网络结构完整，取得了理想的识别结果。 职位要求：MATLAB 用法：第1步：运行tobmp.m脚本为该项目生成适当的数据集； 第2步：运行train.m来训练该模型。 调整一些参数非常重要，例如初始权重，卷积核的偏差。 步骤3：使用LeNet_test.m进行测试。 结果：上传文件中包含少量图像，您可以获得以下识别结果。 74.44％如果要使用MNIST的所有数据进行实验，只需使用tobmp.m脚本即可获取所有数据集，我相信结果会更好。 注意：该项目旨在使用MATLAB构建CNN模型，正向和反向算法已存储在此代码中，结果表明，如果您想获得非常好的CNN识别率，它对CNN初学者是有效的。 MNIST，请使用tensorflow或keras。

K-Means算法是一种基于距离的聚类算法，采用迭代的方法，计算出K个聚类中心，把若干个点聚成K类。 MLlib实现K-Means算法的原理是，运行多个K-Means算法，每个称为run，返回最好的那个聚类的类簇中心。初始的类簇中心，可以是随机的，也可以是KMean||得来的，迭代达到一定的次数，或者所有run都收敛时，算法就结束。 用Spark实现K-Means算法，首先修改pom文件，引入机器学习MLlib包： org.apache.spark spark-mllib_2.10</

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matlab中存档算法代码FRMVK Matlab实现的一种减少特征的多视图K均值聚类算法 数据集 图像分割（IS）数据集包含7个室外图像的2310个实例。 这七个室外图像是Brickface，Sky，Foliage，Cement，Window，Path和Grass。 每个图像由两个不同的视图表示：形状信息的9个特征和RGB颜色模型的10个特征。 来源 引用 在您的研究工作中使用该代码时，请引述Miin-Shen Yang和Kristina P. Sinaga的“一种减少特征的多视图k均值聚类算法” @article {yang2019功能， title = {一种减少特征的多视图k均值聚类算法}， author = {Yang，Miin-Shen and Sinaga，Kristina P}， journal = {IEEE Access}， 音量= {7}， pages = {114472--114486}， 年= {2019}， 发布者= {IEEE} } 致谢 这项工作在台湾科学技术部的MOST 107-2118-M-033-002-MY2资助下得到了支持

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模型预测控制 非线性 MPC 的优化算法 使用同时和顺序方法求解非线性 MPC： 牛顿-拉格朗日法 (SQP) 线性二维码 用于收敛检查的线搜索 最速下降作为顺序方法 牛顿法作为顺序方法

FOX优化算法（FOX）是一种模拟红狐狸狩猎行为的元启发式算法。 红狐狸在雪地优化算法中求解压力容器设计问题. 一种受 FOX 启发的优化算法。（2022） FOX基于红狐狸的狩猎行为。 这是一种新的元启发式算法，可以应用于解决不同的问题。 FOX实现包括四个matlab文件： Get_Functions_details.m 初始化.m FOX.m main.m Get_Functions_details.m：包括标准基准函数 初始化.m：它用于初始化红狐狸 的种群FOX：包括探索和开发方程。 在FOX目标函数中被调用，它在main Get_Functions_details.m 里面.m文件用于运行FOX算法 它是如何工作的： 你只需要运行main.m使用matlab软件 ，那么你可以通过运行主文件FOX运行30次（每次包括500次迭代）来查看结果 。 结果打印 30 best_Score，然后显示其中 所有文件必须位于同一目录中的平均值。

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