本程序利用奇异值分解对3通道彩色图像进行压缩分解，具体步骤如下： 压缩过程： 1. 选取子图像大小K值，把图像分解成M×M个子图像，IMG(s),s=1,2,…, M2，其中M=N/K，原始图像IMG大小为N×N。 2. 计算这M2个子图像的平均值average，对每幅子图像减去均值图像得到新图像。 3. 计算相关矩阵R，其元素定义为 。 4. 计算R的特征值与特征向量，计算每幅子图像与最大特征向量的内积，便得到编码，即压缩后的图像。
上传时间： 2013-12-23
上传用户：chenxichenyue
完整的模式识别库，包括矩阵运算，各种模式识别算法，如K均值、SVM、RVM、NN、LDA等
标签： 模式识别
上传时间： 2016-04-02
上传用户：vodssv
基于BP神经网络的 参数自学习控制 （1）确定BP网络的结构，即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q，并给出各层加权系数的初值 和 ，选定学习速率 和惯性系数 ，此时k=1； （2）采样得到rin(k)和yout(k)，计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）计算神经网络NN各层神经元的输入、输出，NN输出层的输出即为PID控制器的三个可调参数 ， ， ； （4）根据(3.34)计算PID控制器的输出u(k)； （5）进行神经网络学习，在线调整加权系数 和 ，实现PID控制参数的自适应调整； （6）置k=k+1，返回（1）。
上传时间： 2016-04-26
上传用户：无聊来刷下
程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA优化的BP神经网络程序，用于单因素时间 序列的预测,采用了单步与多步相结合预测 说明： 采用GA(浮点编码)优化NN的初始权值W[j][i],V[k][j]，然后再采用BP算法 优化权值
标签： ga_bp_predict cpp 程序 BP神经网络
上传时间： 2014-02-18
上传用户：冇尾飞铊
This function calculates Akaike s final prediction error ％ estimate of the average generalization error for network ％ models generated by NNARX, NNOE, NNARMAX1+2, or their recursive ％ counterparts. ％ ％ [FPE,deff,varest,H] = NNfpe(method,NetDef,W1,W2,U,Y,NN,trparms,skip,Chat) ％ produces the final prediction error estimate (fpe), the effective number ％ of weights in the network if it has been trained with weight decay, ％ an estimate of the noise variance, and the Gauss-Newton Hessian. ％
标签： generalization calculates prediction function
上传时间： 2016-12-27
上传用户：脚趾头
数据挖掘matlab源码，包含机器学习领域中经典算法如ID3,C4.5,NN,CARD,EM等.
上传时间： 2014-01-22
上传用户：chenxichenyue
The code performs a number (ITERS) of iterations of the Bailey s 6-step FFT algorithm (following the ideas in the CMU Task parallel suite). 1.- Generates an input signal vector (dgen) with size n=n1xn2 stored in row major order In this code the size of the input signal is NN=NxN (n=NN, n1=n2=N) 2.- Transpose (tpose) A to have it stored in column major order 3.- Perform independent FFTs on the rows (cffts) 4.- Scale each element of the resulting array by a factor of w[n]**(p*q) 5.- Transpose (tpose) to prepair it for the next step 6.- Perform independent FFTs on the rows (cffts) 7.- Transpose the resulting matrix The code requires nested Parallelism.
标签： iterations performs Bailey number
上传时间： 2014-01-05
上传用户：libenshu01
DeepLearnToolbox-master，含有NN,SAE,CNN,DBN等
上传时间： 2016-07-03
上传用户：广德玄武
模式识别matlab工具箱,包括SVM,ICA,PCA,NN等等模式识别算法,很有参考价值
上传时间： 2016-12-25
上传用户：wwwnada
以后再也不用担心写爬虫ip被封，不用担心没钱买代理ip的烦恼了 在使用python写爬虫时候，你会遇到所要爬取的网站有反爬取技术比如用同一个IP反复爬取同一个网页，很可能会被封。如何有效的解决这个问题呢？我们可以使用代理ip，来设置代理ip池。 现在教大家一个可获取大量免费有效快速的代理ip方法，我们访问西刺免费代理ip网址 这里面提供了许多代理ip，但是我们尝试过后会发现并不是每一个都是有效的。所以我们现在所要做的就是从里面提供的筛选出有效快速稳定的ip。 以下介绍的免费获取代理ip池的方法： 优点：免费、数量多、有效、速度快 缺点：需要定期筛选 主要思路： 从网址上爬取ip地址并存储 验证ip是否能使用-（随机访问网址判断响应码） 格式化ip地址 代码如下： 1.导入包 import requests from lxml import etree import time 1 2 3 2.获取西刺免费代理ip网址上的代理ip def get_all_proxy(): url = 'http://www.xicidaili.com/NN/1' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36', } response = requests.get(url, headers=headers) html_ele = etree.HTML(response.text) ip_eles = html_ele.xpath('//table[@id="ip_list"]/tr/td[2]/text()') port_ele = html_ele.xpath('//table[@id="ip_list"]/tr/td[3]/text()') proxy_list = [] for i in range(0,len(ip_eles)): proxy_str = 'http://' + ip_eles[i] + ':' + port_ele[i] proxy_list.append(proxy_str) return proxy_list 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 3.验证获取的ip def check_all_proxy(proxy_list): valid_proxy_list = [] for proxy in proxy_list: url = 'http://www.baidu.com/' proxy_dict = { 'http': proxy } try: start_time = time.time() response = requests.get(url, proxies=proxy_dict, timeout=5) if response.status_code == 200: end_time = time.time() print('代理可用：' + proxy) print('耗时:' + str(end_time - start_time)) valid_proxy_list.append(proxy) else: print('代理超时') except: print('代理不可用--------------->'+proxy) return valid_proxy_list 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 4.输出获取ip池 if __name__ == '__main__': proxy_list = get_all_proxy() valid_proxy_list = check_all_proxy(proxy_list) print('--'*30) print(valid_proxy_list) 1 2 3 4 5 技术能力有限欢迎提出意见，保证积极向上不断学习 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「彬小二」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39884947/article/details/86609930
上传时间： 2019-11-15
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