由于缺乏合适的去模糊图像质量度量方法，迭代型去模糊算法通常将其迭代次数简单地设置为固定值，无法在执行效率和去模糊质量之间获得最优的平衡点。为此，提出一种粗精检测相结合的迭代终止机制并将其应用到迭代型去模糊算法中以自适应地确定它们最佳的迭代次数。具体地，在每一步迭代过程中利用伪PSNR值细粒度地判断去模糊图像质量是否趋于稳定，另一方面每隔若干步利用从反向卷积残差图像中提取的统计特征值粗粒度准确地判定图像质量是否达到最佳，将两种去模糊图像质量度量方法有机结合以实现一种效率高且准确的迭代终止判定机制。评估结果显示，将所提出的粗精相结合的终止机制应用于NCSR、GSR和ADMM共三种主流去模糊算法后，执行效率可提高50%左右，而去模糊图像质量也得到了最佳保证。实验结果表明，提出的检测机制能够有效地解决各种迭代型去模糊算法因采用固定迭代次数而存在的无益迭代和过迭代问题，非常具有普适性。

一篇很不错的文档资料，比较分析了几种分割算法的效果

利用自适应动态规划(ADP)的值迭代算法，求解非线性离散时间系统，能够实现稳定控制。代码基于Python实现，构建Actor 和Critic Network两个网络。需要安装Pytorch和Tensorflow;由于保存结果，因此需要在根目录先创建ADPresultfig文件夹;python文件只需要放在根目录下即可。

20210428-国盛证券-区块链行业专题研究：科创未来（六），迭代与竞争，以太坊的Layer_2扩容之路.pdf

在光学传输矩阵的基础上,提出一种基于weighted Gerchberg-Saxton (GSW)算法的迭代聚焦方法。将利用传输矩阵求解调制相位的过程抽象为相位恢复问题,将传输矩阵与均方优化算子作为散射系统变换算子来迭代优化调制相位。通过仿真和实验证明,相比相位共轭法、均方优化算子,所提方法具有更显著的多点聚焦效果,为光场能量调控领域提供了新的思路。

迭代学习的MATLAB仿真-ILC_closedloop_hip.rar 迭代学习MATLAB仿真的框架，里面没有加入被控对象。以后可以根据自己的需要进行添加被控模型、修改控制算法、给定输入。希望能对各位有用。下载解压后运行main.m

需要输入稀疏矩阵形式的rowidx,colidx,entries,迭代次数,x0,b

1iekf 一维的迭代扩展卡尔曼滤波算法 比较简单的算法

适合学习借鉴和应用，提供一个框架的程序 适合学习借鉴和应用，提供一个框架的程序

基于模型集群分析（MPA）的思想，在每次迭代过程中逐步优化变量空间，最终达到选择最优变量组合的目的。