1.MNIST数据集简介 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9。 mnist_uint8.mat包含了MNIST数据集的全部数据，其中： train_x: 60000*784矩阵，60000个训练样本，每个训练样本像素值展开成了行向量。 train_y: 60000*10矩阵，60000个训练样本标签，每个样本标签中对应分类元素值为1，其余为0； test_x: 10000*784矩阵，10000个测试样本，每个训练样本像素值展开成了行向量。 test_y: 10000*10矩阵，10000个测试样本标签，每个样本标签中对应分类元素值为1，其余为0； 2. 人工神经网络简介 2.1 网络结构 一个基本的人工神经网络结构主要由以下三部分构成：输入层(x)、一个或多个隐藏层(h)、输出层(y)。 输

利用matlab编程实现对图片的旋转操作

模糊函数的matlab代码贝叶斯模糊聚类 贝叶斯模糊聚类算法的Matlab实现。 使用时请引用此代码：Taylor Glenn，Alina Zare和Paul Gader。 （2019年4月12日）。 GatorSense / BayesianFuzzyClustering：初始发行版（版本v1.0）。 Zenodo。 参见相关文件，doi：10.1109 / TFUZZ.2014.2370676， 注意：如果在任何出版物或演示文稿中使用贝叶斯模糊聚类，则必须引用以下参考文献： 格伦（T. 扎尔（A. Gader，P.，“贝叶斯模糊聚类”，IEEE模糊系统交易，第23卷，第5期，第1545-1561页doi：10.1109 / TFUZZ.2014.2370676 要求： 这段代码使用了汤姆·明卡（Tom Minka）出色的Lightspeed和Fastfit工具箱： Lightspeed工具箱- Fastfit工具箱- 该代码还使用Matlab模糊逻辑工具箱来实现其fcm实现 内容： 贝叶斯模糊聚类MCMC采样器的bfc /％代码|-bfc_params.m％生成默认参数结构|-bf

matlab粒子光代码粒子过滤器 地形参考导航的标准粒子滤波器、辅助粒子滤波器、混合粒子滤波器、乱序粒子滤波器的MATLAB实现 如何运行： 运行 main_OOSM.m 如果您发现此代码有帮助，请引用以下论文： Youngjoo Kim 等人，“利用序列外测量进行粒子过滤中的模糊更新”，IEEE 航空航天和电子系统汇刊，54(1)，2018 年。可用：

介绍了在MATLAB(R2006b)环境下，DICOM医学图像格式的阅读、显示及存储方法，使读者能够了解并熟悉如何在MATLAB环境下使用医学图像处理函数，而没有必要再借用其他的图像格式转换。通过分析这些函数，给出了判断DICOM格式的条件及应用时的注意事项，最后用实例证明了在MATLAB环境中，实现复杂医学图像处理和分析的简洁性及高效性。

装箱问题遗传算法MATLAB实现.docx，这份稳定介绍了装箱问题遗传算法的简单实现例子，可以作为参考学习

有有序充电，无序充电Python&Matlab代码

基于Gabor特征的屏幕内容图像质量评估模型 IEEE图像处理事务（T-IP） ，曾焕强，，侯俊辉，陈静和 | 介绍 该网站共享IEEE图像处理事务（T-IP），第1卷，“屏幕内容图像的基于Gabor特征的质量评估模型”的代码。 27，pp.4516-4528，2018年9月。 抽象的 本文提出了一种基于提取的Gabor特征的准确高效的全参考图像质量评估（IQA）模型，称为基于Gabor特征的模型（GFM），用于对屏幕内容图像（SCI）进行客观评估。 众所周知，Gabor滤波器与人类视觉系统（HVS）的响应高度一致，并且HVS对边缘信息高度敏感。 基于这些事实，将具有奇数对称性并产生边缘检测的Gabor滤波器的虚部用于参考和失真SCI的亮度，以分别提取其Gabor特征。 然后独立测量在LMN颜色空间中记录的提取Gabor特征和两个色度分量的局部相似性。 最后，采用Gabor特征池化策略来

典型相关分析matlab实现代码DCCA：深度规范相关分析 这是带有pytorch的Python中的深度规范相关性分析（DCCA或Deep CCA）的实现，它支持多GPU训练。 DCCA是CCA的非线性版本，它使用神经网络代替线性变换器作为映射函数。 DCCA最初是在以下论文中提出的： Galen Andrew，Raman Arora，Jeff Bilmes，Karen Livescu，“”，ICML，2013年。 它使用最新的pytorch1.0-preview。 由于网络的损失函数需要计算对称矩阵特征值分解的梯度。 基本的建模网络可以轻松地被更高效，更强大的网络（如CNN）取代。 大多数配置和参数是根据以下文件设置的： Wang Weiran，Raman Arora，Karen Livescu和Jeff Bilmes。 “”，ICML，2015年。 预先要求 python 3.6+ pytorch 1.0+（支持为对称矩阵（symeig）计算特征值分解的梯度） 您还可以按以下方式安装环境： conda create -f requirement.yml conda activate

多幅图像拼接matlab实现 sift特征提取、描述、匹配、RANSAC、仿射变换