说明：将约束离散优化（CDO）转化为非线性约束非负整数规划（CNIP），该算法采用了种群混沌初始化、双方案变异、离散差分进化等多种改进措施，可求解非线性约束非负整数规划（CNIP），以及具有随机扰动的积分算子。针对非线性约束，给出了连续映射基惩罚的计算方法和基函数的公式，并在此基础上提出了处理约束的自适应...

约束离散优化 CDO 非线性约束非负整数规划 CNIP

说明：SOM自组织神经网络是神经网络的一种。个人感觉属于仿生学的一种方法。这种网络是基于生理学和脑科学研究成果提出的。与前向神经网络不同，它是一种无监督的学习。适用于数据聚类。完成自组织特征映射的算法较多。下面给出一种常用的自组织算法： (1)权值初始化并选定

说明：应用背景在计算机科学中， ； ；学习矢量量化（LVQ），是一种 ； 原型基于监督分类； ； ；算法。LVQ是监督对口 ；矢量量化 ；系统。关键技术LVQ可以理解为一个特殊的情况下，一个 ；人工神经网络，更确切地说，它将一个 ；赢家通吃 ；Hebbian学习方法。这是一个前兆 ；自组织映射 ； （SO...

matlab 学习 矢量 量化

说明：应用背景前馈神经网络，是一个和，人工神经网络，其中的单位之间的联系，而不是和，形成一个和，有向周期。这是不同的，经常性的神经网络。前馈神经网络是第一个和最简单的类型的人工神经网络设计。在这个网络中，信息只有一个方向移动，向前，从输入节点，通过隐藏节点（如果有的话）和输出节点。网络中没有循环或循环多层...

matlab 前馈 神经网络

说明：突出对象检测已经吸引了很大的兴趣，和最近设计了各种启发式的计算模型。在本文中，我们认为，凸极地图计算作为回归问题。我们的方法，方法基于多级图像分割方法，使用监督的学习方法的区域特征向量映射到一个显著性分数，和最后熔断器显著性分数的多个级别，收益率显著图。

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说明：应用背景直线通常对应着重要的边缘信息，直线提取是计算机视觉中一项非常关键重要的技术，因此把直线单独抽取出来研究有重要的意义，其提取方法与一般的边缘检测方法不同。关键技术hough变换是对二值图像进行直线检测的有效方法，其实质是对图像进行坐标变换，将图像空间的点映射到参数空间，使变换的结果便于检测和识...

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说明：应用背景图像加密是一个重要的研究领域。由于数据加密不同于图像的水平和庞大的数据量。很少有算法被发明出来，但它们在一定的参数和良好的某些参数。有几个混沌映射实现算法。让我们试一试吧。关键技术加密，图像加密，数据加密，矩阵，数学，和；

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说明：以统一的方式量化。量化，在数学和数字信号处理，是将一大组输入值映射到一个较小的 (可数名词) 集 — — 如舍入到某单位精度值的过程。设备或执行量化的算法函数被称为量化器。引入量化的舍入误差称为量化误差。在模拟-数字转换，实际的模拟值与量化的数字值之间的差异被称为量化误差或量化失真。此错误是由于舍入...

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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：用SOM（自组织映射神经网络）神经网络算法，做图像处理的，具体实现图像压缩技术内容，matlab实现。有完整内容，实验内容，以及实验样本图片等，压缩效果很好，高信噪比。课作为神经网络课程大作业，很有帮助！

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