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PatchMatch:MATLAB上的PatchMatch算法
补丁匹配 适用于MATLAB的PatchMatch算法。 我主要参考了[1]。 (不是“通用”版本。) 仅用于灰度图像! 彩色图像的修改是未来的工作#3。 不包括.mex文件(C ++代码)。 这仅适用于MATLAB。 尽管.mex或C ++要快得多,但MATLAB和PatchMatch算法很难并行化,但我们无意在.mex或C ++中实现。 参考 [1] Barnes,Connelly等人。 “ PatchMatch:一种用于结构图像编辑的随机对应算法。” ACM Transactions on Graphics-TOG 28.3(2009):24。 [2] Barnes,Connelly等人。 “广义补丁匹配对应算法。” 《计算机视觉– ECCV 2010》。施普林格柏林,海德堡,2010年。29-43。
2023-12-08 22:08:37
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MATLAB
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基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真
matlab,强化学习MPC模型预测控制算法 基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真 使用matlab2021a或者更高版本运行!!!!
2023-12-08 09:42:15
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matlab
强化学习
模型预测控制
海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测,多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RM
海鸥算法(SOA)优化随机森林的数据回归预测,SOA-RF回归预测,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-12-08 08:57:08
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随机森林
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PID算法在PLC过程控制中的实现.pdf
PID算法在PLC过程控制中的实现.pdf
2023-12-08 01:07:39
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PID,算法,
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PCBN刀具在高速干硬切削GCr15时切削性能分析及切削参数优化
针对超硬刀具PCBN(聚晶氮化硼)对难加工材料的车削加工过程建立数学模型;运用MATLAB软件中的遗传算法工具箱对切削参数进行优化;利用Mastercam软件对刀具加工时的路径进行优化,从而在理论和加工过程中实现了切削参数的优化。研究结果表明,当切削速度v=120.143 m/min,进给量f=0.154 mm/r时,经权重处理后的目标函数取得最小值;有效避免了加工过程出现刀具空走刀或撞刀等路径问题。
2023-12-08 00:57:45
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数学模型
遗传算法
Mastercam
1
论文研究-改进的CSP算法及其在脑机接口中的应用 .pdf
改进的CSP算法及其在脑机接口中的应用,周宁城,刘建平,针对运动想象脑机接口(BCI)系统中存在的分类准确率和信息传输速率较低的问题,提出了一种改进的共空间模式(CSP)算法,对多任务
2023-12-07 14:32:46
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脑机接口
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基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测,优化参数为隐藏层节点数目,迭代次数,学习率 多特征输入单输出的二分
基于麻雀算法优化深度置信网络(SSA-DBN)的分类预测,优化参数为隐藏层节点数目,迭代次数,学习率。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-07 13:52:07
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网络
网络
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麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测,SSA-LSSVM分类预测,多输入单输出模型 多特征输入单输出的二分类及多
麻雀算法(SSA)优化最小二乘支持向量机分类预测,SSA-LSSVM分类预测,多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-07 13:30:14
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支持向量机
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麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测,多特征输入模型,SSA-HKELM分类预测 多特征输入单输出的
麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测,多特征输入模型,SSA-HKELM分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
2023-12-07 13:28:01
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基于深度学习算法的Yolov3和Yolov5代码(Python)
资源包含Yolov3和Yolov5的可运行的源代码,YOLOv3代码部分包含三个部分:Backbone,PANet,Yolo Head,而Yolov5代码部分包含骨干网络 Focus、BottleneckCSP 和 SSP 网络构成,其中主要包括 Focus、Conv 卷积块、BottleneckCSP 和 SSP 等模块。可以用于后续的训练和模型搭建。
2023-12-07 13:26:39
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python
Yolov5
Yolov3
深度学习算法
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