将模糊集理论和k-means聚类联系起来，设计了模糊k-means聚类算法，其聚类效果比单纯的k-means要好。

提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位.使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态.

最近在学各种人工智能算法，花了几个小时把k均值算法编出来了，心里还是挺高兴的，欢迎大家与我进行学习交流~~

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在这个模拟中，我使用递归最小二乘 (RLS) 和最小均方 (LMS) 算法实现了用于系统识别的代码。

加载包 import numpy as np import pandas as pd import math #Sequential多个网络层的线性堆叠；Dense隐含层 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from keras.layers import SimpleRNN from keras.layers import GRU from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from s