【图像融合】基于遗传算法的自适应多聚焦图像融合含Matlab源码

遗忘因子法matlab代码AMC：自适应模型组合 该模型组合方案的MATLAB / Octave实现 作者： 日期：2021-05-05 关于 该存储库包含： 自适应模型组合（AMC）方法的两个主要元素的实现： afdlm.m具有自适应遗忘（折扣）因子的动态线性模型。 ConfHedge.m ConfHedge算法的固定共享版本： V.V'yugin和V.Trunov。 。 机器学习（108），425-444（2019）。 用于在相应纸张的模拟数据上重现结果的代码。 首先执行文件reproduce.m 。 这将在两个子目录afSims/和mcSims/创建多个CSV文件，分别用于自适应遗忘和模型组合的模拟实验。 要创建实际的数字，请使用Rscript figures.R 执照 该项目已获得MIT许可。 有关详细信息，请参见LICENSE文件。

1，16个百兆单纤SC光口和4个10/100/1000M自适应RJ45电口， 2，RJ45电口能自适应10/100/1000M、全/半双工模式、直通线/交叉线连接方式， 3，支持流量控制，能防止广播风暴， 4，支持4K VLAN IDs，3级QoS,TPv4，TPv6， 5，支持端口并行功能（Trunking）， 6，支持 1632 bytes 的长信息包， 7，功耗小（10W）,发热少，稳定性好。

基于应变能的自适应EFG方法关键技术研究，张征，刘更，本文研究了基于应变能的自适应无网格伽辽金方法。给出自适应无网格伽辽金方法的原理、算法流程和程序实现，并对该方法中的关键技

深度强化学习,Deep Reinforcement Learning by Sergey Levine,172页英文文档。

为了解决传统BP （Back Propagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.

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计算机基础操作系统思维导图

该包通过混合自适应提供了自适应图像去噪算法的实现。 所提出的方法 [1, 2] 采用从通用外部数据库中学习到的通用先验，并将其适应噪声图像以生成特定先验，然后将其用于 MAP 去噪。 所提出的算法是严格推导出来的从贝叶斯超先验的角度来看，并进一步简化以降低计算复杂度。 要对去噪性能进行整体评估，请运行演示文件：“demo.m”。 如需更多信息和引文，请参阅： [1] E. Luo、SH Chan 和 TQ Nguyen，“通过混合自适应进行自适应图像去噪”，IEEE Trans。 图像处理。 2016 年。 [2] SH Chan、E. Luo 和 TQ Nguyen，“基于 EM 适应的自适应补丁图像去噪”，Proc。 IEEE 全球会议信号信息处理。 （GlobalSIP'15），2015 年 12 月。

此代码可以自动调节滤波窗口，并适用于彩色图像 代码有备注，简单易懂 红外图像中值滤波处理效果更佳 本人实测结果良好