这段代码实现了一种新的 MLP 神经网络训练方法，称为支持向量神经网络 (SVNN)，在工作中提出：O. Ludwig； “以神经网络和级联分类器为重点的快速模式识别非参数方法研究；” 博士论文，科英布拉大学，科英布拉，2012 年。 输入参数是 L 个代表 N 元素输入向量的 N x L 矩阵，行向量 y，其元素是各自的目标类，应该是 -1 或 1 ，以及隐藏神经元的数量nneu。 与 SVM 类似，SVNN 有一个惩罚参数 C，可以在代码的第 16 行设置。 该算法输出 MLP 参数 W1、W2、b1、b2，它们是 MLP 模拟器“sim_NN.m”的输入参数，它还需要测试数据矩阵以及目标向量（如果目标不可用，必须提供空向量）。 “sim_NN.m”输出估计的类别和准确度，acc（当测试目标可用时）。 该代码是为在四核处理器上运行而开发的。 在双核或单核处理器的情况下，第 53 行和第

使用Resnet50进行图像相似度检测 介绍 给定一批图像，该程序将尝试使用基于Resnet50的特征向量提取来找到图像之间的相似性。 用法 python kreas_resnet50.py会将images文件夹中存在的所有图像python kreas_resnet50.py比较，并为每个图像提供最相似的图像。 先决条件 下载 使下载的Shell脚本可执行并安装 conda -V检查安装是否成功。 conda update conda和conda update anaconda conda update scikit-learn conda install theano conda install -c conda-forge tensorflow pip install keras export MKL_THREADING_LAYER=GNU 注意：有关更多描述性说明

为提高道路交通事故的预测精度以及建模速度，在分析道路交通事故影响因素基础上，提出了基于灰色关联分析的LS-SVM道路交通事故预测模型。该模型采用灰色关联分析完成影响因素的相关性分析，结合关联度值，筛选最小二乘向量机模型的输入变量，简化LS-SVM模型结构；然后运用动态改变惯性权重自适应粒子群算法（DCW-APSO）对模型参数进行优化选取；最后应用模型预测1996—2000年的综合道路交通事故死亡率，并将预测结果与其他模型进行对比分析。结果表明，相较其他预测模型，该模型具有较快的收敛速度，并能明显提高道路交通事故预测的精度。

参数的优化选择对支持向量回归机的预测精度和泛化能力影响显著, 鉴于此, 提出一种多智能体粒子群算法(MAPSO) 寻优其参数的方法, 并建立MAPSO支持向量回归模型, 用于非线性系统的模型预测控制, 推导出最优控制率. 采用该算法对非线性系统进行仿真, 并与基于粒子群算法、基于遗传算法优化支持向量回归机的模型预测控制方法和RBF 神经网络的预测控制方法进行比较, 结果表明, 所提出的算法具有更好的控制性能, 可以有效应用于非线性系统控制中.

这是一个非常简单的程序，它实现了罗德里格斯的旋转公式。 输入是要绕指定轴旋转指定角度的三维列向量或行向量的数组。 输出是与输入数组具有相同维度的旋转向量数组。

买的书太贵，终于找到资料了。大家共享，我的积分不多，设为3了。

svm的一片有价值的论文，可以参考建立相关系统。作为人工智能的基础性入门系统。

支持向量机 比较完整的原理推导（论文）

LibSVM是台湾 林智仁(Chih-Jen Lin's) 教授2001年开发的一套支持向量机的库，这套库运算速度还是挺快的，可以很方便的对数据做分类或回归。 由于libSVM程序小，运用灵活，输入参数少，并且是开源的，易于扩展，因此成为目前国内应用最多的SVM的库。 这套库可以从林智仁的home page上免费获得，目前已经发展到3.1版。下载.zip格式的版本，解压后可以看到，主要有5个文件夹和一些c++源码文件。

针对信息融合分类中DS理论基本概率赋值函数（BPA）一直难以解决的问题，提出了一种基于SVM和DS理论的决策融合方法。利用Platt概率模型将不同核函数SVM分类器的硬输出转化为概率输出，并将混淆矩阵作为计算各分类器局部可信度的依据。根据SVM的后验概率和分类器的局部可信度来建立基本概率赋值函数，再通过DS融合做出最终决策。将该方法应用于高铁故障数据，实验结果表明，该构造BPA的方法在实际问题中有效且合理，该决策融合方法与单一分类器相比，能稳定地提高分类准确率。