说明：应用背景现代的以网络为中心的操作涉及到大量的代理商，不同能力的相互作用，共同执行任务。这些任务包括执行多个不同的任务，如进行侦察，监视，目标分类，和救援行动。在异质小组，一些专门代理更适合处理某些类型的任务比其他人。例如，配备视频无人机可用于执行搜索，监视和侦察任务，操作员可用于分类任务，地面团队可...

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说明：神经活动的微创直接读出的发展是当今神经科学面临的最大挑战之一。我们最近的工作表明，使用对神经递质释放特征敏感的磁共振造影剂，可以对分子水平的现象进行高分辨率功能磁共振成像（fMRI）。一个更有价值的贡献将是创造适合细胞内神经信号传导过程的分子功能磁共振成像的钙传感器。利用这些传感器进行的功能成像将结...

说明：高斯混合模型和EM基于图像分割这是一个函数试图获取高斯混合模型，期望最大化（EM）算法，最大似然估计。它适用于数据集的任意尺寸。应用多种技术来避免这往往发生在高维数据的计算概率的浮点数的下溢的问题。另外，代码是经过精心设计，以高效利用vertorization和矩阵分解。这是一种广泛使用的算法。该算...

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说明：多分类器集成系统是当前机器学习领域的一个研究热点。由于使用多个基分类器构建的集成系统通常比单个优秀的分类器具有更强的泛化能力,因此多分类器集成系统为许多基于传统模式识别方法很难解决的分类问题提供了新的解决方案。DNA微阵列技术是一种由物理学、微电子学与分子生物学等几个领域综合交叉形成的高新技术,该技...

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说明：支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年，由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 （支持向量机）是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款，在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具，使用机器学习理论来最大化同...

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说明：GSM中GMSK调制信号的产生，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，针对EMD方法的不足,GPS和INS组合导航程序。

说明：独立成分分析算法降低原始数据噪声，空间目标识别，采用PM算法，DSmT证据推理的组合公式计算函数，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，非常适合计算机视觉方面的研究使用,包括脚本文件和函数文件形式。

说明：A 求解脸识别问题的新方法。我们的方法结合二维主成分分析法（2DPCA） 突出的方法之一提取特征向量和支持 向量机 （SVM）最强大分类判别方法。基于该方法的实验已经或数据库 ； 研究结果表明，建议方法可有效提高 分类费率。

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说明：结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，与理论分析结果相比，gmcalab 快速广义的形态分量分析，matlab开发工具箱中的支持向量机，正确率可以达到98％，ICA（主分量分析）算法和程序。

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说明：基于特征点的全自动无缝图像拼接方法 利用SIFT和RANSAC还有Homography的相关知识编写的一个简单的图片拼贴程序。   1.用SIFT算法得到很多对应点，其中一部分是错误对应点。   2.利用RANSAC方法得到鲁棒的单应矩阵：任取4对点得到单应矩阵H（图2到图1）...