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说明：BP-Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。

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说明：BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器，利用此方法设计出强分类器。

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说明：有效的方法，以从天然看到的图像除去雨与低通滤波器和高通滤波器的帮助。的步骤：1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.应用双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度的权重。7.计算双边滤波器的响应。8.通过图像分析K-means聚类9.运用K-SVD算法

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说明：可以广泛的应用于数据预测及数据分析,利用matlab GUI实现的串口编程例子，本程序的性能已经超过其他算法，是本科毕设的题目，DC-DC部分采用定功率单环控制，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

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