matlab代码放大 PyTorch版本 抽象的 基于模型的优化方法和判别式学习方法已成为解决低视力中各种逆问题的两种主要策略。 通常，这两种方法都有其各自的优缺点，例如，基于模型的优化方法可灵活地处理不同的逆问题，但出于性能良好的目的，通常以复杂的先验条件耗时； 同时，判别式学习方法测试速度较快，但其应用范围受到专门任务的极大限制。 最近的工作表明，借助可变分割技术，可以将去噪器先验插入为基于模型的优化方法的模块部分，以解决其他反问题（例如，去模糊）。 当通过判别学习获得降噪器时，这样的集成会带来相当大的优势。 但是，仍然缺乏与快速判别去噪器集成的研究。 为此，本文旨在训练一组快速有效的CNN（卷积神经网络）去噪器，并将其集成到基于模型的优化方法中，以解决其他逆问题。 实验结果表明，学习的去噪器集不仅可以实现有希望的高斯去噪结果，而且可以用作为各种低级视觉应用提供良好性能的先决条件。 基本思想 借助可变分裂技术，例如乘数交替方向方法（ADMM）和半二次分裂（HQS）方法，可以分别处理一般图像恢复公式的保真度项和正则项项，尤其是正则化项仅对应于降噪子问题。 因此，这可以将任何区分式去噪

本资源是SVM神经网络的信息粒化时序回归预测的matlab仿真。本资源利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测，通过实际检验会看到这种方法是十分可行的并且结果很是可靠。

Shallow Triple Stream Three-dimensional CNN

一个分类代码 不是自己做的 但是是一个很好的例子 自己认为可以 所以分享了

最小二乘支持向量机MATLAB，可用于预测，并且是MATLAB程序的

1D-CNN的模型、训练与预测。用于时间序列的一种信号处理。

1、python程序 2、有详细的数据处理过程 3、代码简单清楚，可直接运行

1、python程序 2、利用CEEMDAN计算了多尺度熵MSE 3、有数据集可直接运行

卷积神经网络过程可视化方面的论文，非常详细，香港科技大学最新研究成果

车型识别系统由硬件和软件组成，硬件包括两部摄像机、图像处理计算机。图像处理计算机指安装了车型识别系统软件的计算机。软件包括视频捕获系统和车型识别软件。视频捕获系统负责视频监控，并从视频流中获取帧图像，然后送车型识别软件处理，该系统用微软公司提供的一套在 Windows平台上进行媒体流处理的开发包 DirectShow实现。车型识别软件是该系统的核心，它承担着运动目标检测、分割、图像预处理、车型特征提取、车型分类等重要任务。