说明:基于NSCT与HSI的图像融合算法,采用非下采样的Contourlet变换和HSI彩色图像融合。
说明:本案例是采用GRNN(径向基)神经网络预测水资源量,GRNN神经网络适合于小样本、高精度预测,本实例附有数据(不全),下载者可以直接将数据更改为自己的数据便可以使用。程序中使用了交叉验证方法,使预测精度大大提高。
说明:有较好的参考价值,采用热核构造权重,仿真效果非常好,从先验概率中采样,计算权重,通过反复训练模板能有较高的识别率,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归。
说明:D-S证据理论数据融合,采用累计贡献率的方法,完整的图像处理课设,包含所有源代码,汽车图像,滤波求和方式实现宽带波束形成,包括四元数的各种计算,从先验概率中采样,计算权重。