说明：构建基于改进灰狼优化算法的神经网络数据预测模型(IGWO-BPNN)，目的在于用改进的灰狼优化算法优化神经网络模型，利用神经网络的反向传播优势，改善神经网络算法易于陷入局部最小值的缺陷，提高神经网络模型的预测精度。

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说明：此文档中的代码可以计算5种图像的质量参数，分别是：图像灰度均值、图像方差、图像平均梯度、熵和峰值信噪比及均方误差。

图像均方差 平均灰度梯度 平均梯度 图像均方误差 灰度梯度方差

说明：应用背景脉冲耦合神经网络（PCNN）是基于同步脉冲分布现象在哺乳动物大脑的视觉皮层中提出，如猫和猴子[ 1 ]。在传统的图像处理算法的优点。自提出以来，已广泛使用PCNN的图像分割，图像去噪，图像增强，图像融合[2-3]。与传统的神经网络模型相比，当我们利用PCNN模型在图像分割，利用PCNN模型在...

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说明：应用背景% K-均值算法在图像分割是非常方便。在这里； ；%首先创建直方图和质心是我 ；% nitialized，簇的数量应由 提供； ；%的用户和输入图像是灰度图像。关键技术电子科技； ；%的用户和输入图像是灰度图像。

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说明：东三省培训-灰色关联度

大连大学数学建模工作室

说明：用于运动人体的图像特征提取，提取的特征包括，高宽比，速度，紧密度，灰度共生矩阵，hu矩，主成分分析，离散余弦变化，图像的预处理等。

灰度共生矩阵 extraction 人体特征提取 feature-extraction 速度矩

说明：主要是基于mtlab的程序，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码，多机电力系统仿真及其潮流计算，music高阶谱分析算法，最小二乘回归分析算法。

说明：选择图片，对图像进行处理，得到灰度图，锐化图，对图片进行灰度、锐化分析，

说明：这个程序中使用的灰度级共生矩阵（GLCM）来计算纹理属性。该GLCM是组合体素的幅度/亮度值（灰度级）的频率不同发生在分析窗口列表。

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说明：提取指纹图像子块内梯度一致性、灰度均值及灰度方差构成特征向量,提出采用支持向量机对这些特征向量进行分类,根据训练得到的分类判决函数并结合形态学操作最终实现指纹前、背景分割

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