说明:通过将极限学习机(ELM)和稀疏表示(SRC)结合到统一框架中,所提出的混合分类器不仅具有快速测试(ELM的优点)的优点,而且显示出显着的分类精度(SRC的优点)。测试它的AR面部识别,它达到95%的高精度,比ELM(91%)和SRC(93.5%)更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和...
说明:她是对比有限的自适应直方图均衡算法的 matlab 代码。你可以输入你的形象,并查看结果。虽然一些颜色噪声可能会是有雾图像非常有用。尝试不同的参数 lambda 得到修改后的结果值。更少的 lambda 给出了较好的效果。根据您的要求调整 /
说明:可实现对二维数据的聚类,包含位置式PID算法、积分分离式PID,保证准确无误,是学习通信的好帮手,部分实现了追踪测速迭代松弛算法,有CDF三角函数曲线/三维曲线图,均值便宜跟踪的示例。