说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

深度学习回归 ELM多分类 ELM FNN elm分类代码

说明：K近邻算法。是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

K. knn

说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。

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说明：对信号进行频谱分析及滤波，电力系统暂态稳定程序，可以进行暂态稳定计算,BP神经网络的整个训练过程,真的是一个好程序，包含飞行器飞行中的姿态控制，如侧滑角，倾斜角，滚转角，俯仰角，与理论分析结果相比。

说明：超像素是图像分割的基本单元。它们在深度估计、图像分割、骨骼化、人体模型估计和目标定位等方面有着广泛的应用。与基于像素的方法相比，基于图的模型（如条件随机场（CRF））具有更好的时间复杂度。我尝试了使用最小特征集的超像素图像分割。

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说明：雷达是无线电探测和测距的缩写。今天，这项技术是如此普遍，这个词已经成为标准的英文名词。雷达的发展加速，在中期和后期的 1930 年代的铺在 1936 年第一次成功的示范。它可以使用在微波波段的电磁波来检测位置、 高度、 强度和运动的目标。它运作的太空辐射能量和检测回波信号反射从对象或目标。反映到雷达...

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说明：人脸图像检测是在背景复杂的情况下提取出人脸图像，人脸图像识别是将提取出来的人脸图像与标准数据库中的图像进行对比，识别并显示结果。本文利用肤色  QUOTE 指亮度分量，指蓝色色度分量，指红色色度分量）模型，检测人脸，同时利用主成分分析算法识别人脸。研究内容如下：

说明：激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机...

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说明：使用一组过程以提高图像诸如通过使用matlab语言调整图像对比度和帐户直方图和一些重要的转移图像中的所有这些操作....

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说明：摘要：古典雷达系统可以基于线性实现的角分辨率相控阵列天线技术。如果要求高的角分辨率的大天线孔径是 必要的。在情况下，单个发射器（TX）接收的数????的天线元件直接对应的可被分离，并且目标的数目可以通过 不同的方位角的位置解决。两个相邻的接收之间的间隔均匀的阵列内天线单元确定的最大非模糊方位...

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