该软件包接受的唯一图像是 .pgm（便携式灰度图）图像。 所有图像的大小应相同。 训练： 需要一组人脸图像来训练系统。 这些图像应放在 Matlab 路径中的单个文件夹中。 使用以下函数进行训练： [图像,H,W,M,m,U,omega]=trainingEF(trainingFolder); 在哪里 trainingFolder - 包含训练人脸图像的文件夹的完整路径 认出： 要识别的人脸图像也应该是 .pgm 文件。 使用以下函数进行识别： testingEF(testImage,images,H,W,M,m,U,omega) 在哪里testImage - 要识别的人脸图像的文件名（带扩展名）， images,H,W,M,m,U,omega - 训练函数的输出参数 测试图像和测试图像对应的训练集中的图像显示为输出。

基于改造的tacotron算法训练中文语音合成系统,内含数据集连接以及环境搭建教程

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python语言使用LBP算法提取特征向量SVM算法训练模型和识别分类整套文件。内有训练和测试、验证图片集，训练和测试程序分两个py文件。训练使用lbp_train.py文件，测试和验证使用均使用lbp_test.py文件，更改训练集和测试集文件可更改为自己所需的程序。LBP算法使用uniform模式，准确率可达93.31%以上

python语言编写调用HOG算法提取特征向量SVM算法训练和分类程序，内附程序可正常运行。有任何问题请留言，我看到后会尽量解决

C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。C++擅长面向对象程序设计的同时，还可以进行基于过程的程序设计，因而C++就适应的问题规模而论，c++可以拓展个人很多道路。本文档设计算法的设计，有大量算法思路展示，大量算法代码实现，大量算法重点点播。文档也在不断更新中。

This add-in to the PSO Research toolbox (Evers 2009) aims to allow an artificial neural network (ANN or simply NN) to be trained using the Particle Swarm Optimization (PSO) technique (Kennedy, Eberhart et al. 2001). This add-in acts like a bridge or interface between MATLAB’s NN toolbox and the PSO Research Toolbox. In this way, MATLAB’s NN functions can call the NN add-in, which in turn calls the PSO Research toolbox for NN training. This approach to training a NN by PSO treats each PSO particle as one possible solution of weight and bias combinations for the NN (Settles and Rylander ; Rui Mendes 2002; Venayagamoorthy 2003). The PSO particles therefore move about in the search space aiming to minimise the output of the NN performance function. The author acknowledges that there already exists code for PSO training of a NN (Birge 2005), however that code was found to work only with MATLAB version 2005 and older. This NN-addin works with newer versions of MATLAB till versions 2010a. HELPFUL LINKS: 1. This NN add-in only works when used with the PSORT found at, http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/28291-particle-swarm-optimization-research-toolbox. 2. The author acknowledges the modification of code used in an old PSO toolbox for NN training found at http://www.mathworks.com.au/matlabcentral/fileexchange/7506. 3. User support and contact information for the author of this NN add-in can be found at http://www.tricia-rambharose.com/ ACKNOWLEDGEMENTS The author acknowledges the support of advisors and fellow researchers who supported in various ways to better her understanding of PSO and NN which lead to the creation of this add-in for PSO training of NNs. The acknowledged are as follows: * Dr. Alexander Nikov - Senior lecturer and Head of Usaility Lab, UWI, St. Augustine, Trinidad, W.I. http://www2.sta.uwi.edu/~anikov/ * Dr. Sabine Graf - Assistant Professor, Athabasca University, Alberta, Canada. http://scis.athabascau.ca/scis/staff/faculty.jsp?id=sabineg * Dr. Kinshuk - Professor, Athabasca University, Alberta, Canada. http://scis.athabascau.ca/scis/staff/faculty.jsp?id=kinshuk * Members of the iCore group at Athabasca University, Edmonton, Alberta, Canada.

该函数用于训练用于矢量量化的码本。 首先将数据集拆分为两个集群，然后找到每个集群的均值（质心）。 找到每个向量与这些质心的距离，并且每个向量都与一个集群相关联。 每个簇的向量均值首先替换质心。 如果总距离没有显着提高，则质心每个都分裂为两个。 这种情况一直持续到达到所需的集群数量并且改进不大。

一个利用PSO粒子群优化算法训练BP神经网络的程序，在matlab环境中进行操作，代码简便可行。(The use of a PSO particle swarm optimization algorithm to train BP neural network procedures, operating in the MATLAB environment, the code is simple and feasible.)