最近在折腾验证码识别。最终的脚本的识别率在92%左右，9000张验证码大概能识别出八千三四百张左右。好吧，其实是验证码太简单。下面就是要识别的验证码。 我主要用的是Python中的PIL库。 首先进行二值化处理。由于图片中的噪点颜色比较浅，所以可以设定一个阈值直接过滤掉。这里我设置的阈值是150，像素大于150的赋值为1，小于的赋为0. def set_table(a): table = [] for i in range(256): if i < a: table.append(0) else: table.append(1) ret

ZUC128算法描述文档、C语言实现源程序及标准测试向量

为了提高花粉浓度预报的准确率，解决现有花粉浓度预报准确率不高的问题，提出了一种基于粒子群优化（ PSO）算法和支持向量机（ SVM）的花粉浓度预报模型。首先，综合考虑气温、气温日较差、相对湿度、降水量、风力、日照时数等多种气象要素，选择与花粉浓度相关性较强的气象要素构成特征向量;其次，利用特征向量与花粉浓度数据建立SVM预测模型，并使用PSO算法找出最优参数;然后利用最优参数优化花粉浓度预测模型;最后，使用优化后的模型对花粉未来24h浓度进行预测，并与未优化的SVM、多元线性回归法（MLR）、反向神经网络（ BPNN）作对比。此外使用优化后的模型对某市南郊观象台和密云两个站点进行逐日花粉浓度预测。实验结果表明，相比其他预报方法，所提方法能有效提高花粉浓度未来24 h预测精度，并具有较高的泛化能力。

内含MATLAB版本的SVM程序、PYTHON版本的SVM程序，以及LIBSVM-3.20封装svm的应用程序（可直接通过CMD调用），内含详细代码注释以及软件使用情况

动态手势的识别部分，在特征提取阶段，将手心坐标作为手势的位置，并将 手心在空间中运动形成的一系列二维坐标点作为手势的轨迹，再把相邻的坐标点 间的方向角量化后得到的方向向量作为动态手势的特征向量。其中，对于轨迹开 始和结束的判断，则是使用了指尖的个数作为依据：当指尖个数为 5 时，轨迹开 始；当指尖个数为 0 时，轨迹结束。在识别阶段，则是利用了隐马尔科夫模型作 为分类器，实现了对于 10 种自定义的动态轨迹的训练和识别

MLBQTEST(X,LAGS) 执行多变量 Portmanteau 检验。 h = mlbqtest(X,LAGS) 返回 LAGS 的逻辑值 (h)，拒绝决定来自对多元系列 X 中的联合互相关进行多元 Portmanteau 检验。 h = mlbqtest(X,LAGS,ALPHA) 指定显着性水平（默认值 = 0.05）。 [h,pValue] = mlbqtest(~) 返回假设检验的拒绝决定和 p 值。 [h,pValue,stat,cValue] = mlbqtest(~) 还返回假设检验的检验统计量 (stat) 和临界值 (cValue)。 输入参数 X：具有 k 个资产和 T 次的多元时间序列 (T xk)。 检验原假设 H0：所有相关系数为零，即。 rho_1=rho_2=...rho_m=0，其中 m 滞后备择假设H1：有一些系数不为零。

MATLAB数学建模工具箱安装步骤 % 1. 将工具箱例如：GraphTheory.zip解压缩至matlab安装路径下\toolbox\; % 2. 启动Matlab,利用Path Browser中的Add path菜单将 % matlab11\toolbox\工具箱文件夹路径增至path中,放在最前面，并保存设置； % 3. 回到你的工作目录。现在GraphTheory已成为一个普通的工具箱了。 % 可以使用命令help GraphTheory查看内容或直接用命令GraphTheory学习教程。

内容详细完整，详细介绍matlab的支持向量机工具箱，方便学习交流,

随机向量.

从准蒙特卡罗点集生成准随机多元高斯行向量。