opencv_train_svm 一些使用 HOG HuMoment 特征训练 svm 字符预测器的代码

PSO优化SVM的matlab程序，PSO优化SVM的matlab程序

主要介绍了常用的图像融合算法和最新的技术

优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因素进行了归一化处理。LSSVM中的两个参数对模型有很大影响，而目前依然是基于经验的办法解决。对此，本文采用粒子群优化算法对模型参数进行寻优，以测试集误差作为判决依据，实现模型参数的优化选择，使得预测精度有所提高。实际算例表明，本文的预测方法收敛性好、有较高的预测精度和较快的训练速度。 文件列表： 数据\a23.xls 数据\a45.xls 数据\B2.xls 数据\b3.xls 数据\B4.xls 数据\B5.xls 数据\bdata1.xls AdaptFunc.m AdaptFunc1.m BaseStepPso.m gaijin.m InitSwarm.m pso.m shorttime.m 基于支持向量机的短期电力负荷预测.doc

演示了基于DDCT和PCA的图像融合算法。 参考文献：VPS Naidu，“Hybrid DDCT-PCA base multi sensor image fusion”，Journal of Optics，Vol.43，No.1，pp.48-61，2014年3月。

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利用OpenCV库函数，计算数据的PCA分布，简单实现过程

c8051中PCA实现的16位pwm c8051的pwm例程 c8051实例程序 在c8051系列单片机中如何实现16位PWM的控制

压缩文件中包含支持向量机SVM和PSO算法，是matlab中的工具箱，直接加载调用即可，操作简单，比较好用。

提出一种基于近似熵测度的变权组合预测方法. 首先, 不同于传统的预测效果评价准则, 从衡量样本序列复 杂性的角度出发, 以预测值误差序列的近似熵测度为评价效果准则, 建立变权组合预测优化模型; 然后, 在变权组合 预测权值分配问题上, 为克服常规的均值估计法和回归分析法的不足, 采用在线最小二乘支持向量机(LS-SVM) 回 归法, 实现预测点加权系数的准确预测; 最后, 通过实例表明了该方法的可行性和有效性.