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提出一种利用最小交叉熵优化方法的矢量量化分类算法， 将矢量的分类问题转化为最小失真函数估计问题，通过关联随机迭代算法逼近最优值，以更好的减小量化误差。-A minimum cross-entropy optimization of the use of methods of classification of vector quantization algorithm, the classification of the vector into the issue of minimum-dist
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基于支持向量机的人脸检测训练集增强算法实现。根据支持向量机(support vector machine，简称SVM)~ ，对基于边界的分类算"~(geometric approach)~
言，类别边界附近的样本通常比其他样本包含有更多的分类信息．基于这一基本思路，以人脸检测问题为例．探讨了
对给定训练样本集进行边界增强的问题，并为此而提出了一种基于支持向量机和改进的非线性精简集算法
IRS(improved reduced set)的训练集边界样本增强算法，用以扩大-91l练集并改
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syms x
g=exp(x*sin(x))
t=taylor(g,12,2)
xd = 1:0.05:3 yd = subs(g,x,xd)
ezplot(t, [1,3]) hold on
plot(xd, yd, r-. )
title( Taylor approximation vs. actual function )
legend( Taylor , Function )-syms x g = exp (x* sin (x)) t = tayl
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syms x
g=exp(x*sin(x))
t=taylor(g,12,2)
xd = 1:0.05:3 yd = subs(g,x,xd)
ezplot(t, [1,3]) hold on
plot(xd, yd, r-. )
title( Taylor approximation vs. actual function )
legend( Taylor , Function )-syms x g = exp (x* sin (x)) t = tayl
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函数逼近和图像拟合，用最小二乘法进行图像拟合-Function approximation and image fitting，Using the least square method for image matching
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数字图像处理matlab版第二版源码。
包括计算两个距阵间的误差，解码霍夫曼矩阵，使用JPEG近似压缩一个图像，可视化正向几何变换等许多功能-Digital image processing matlab version of source code.
Including the calculation of the error between the two matrix, decoding the Hoffman matrix, use the JPEG approximation
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Neuro-fuzzy systems for function approximation
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Online sequential fuzzy extreme learning machine for function approximation and classification problems
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连续系统LE的计算方法主要有定义方法、QR分解方法、奇异值分解方法，或者通过求解系统的微分方程，得到微分方程解的时间序列，然后利用时间序列（即离散系统）的LE求解方法来计算得到(The partial differential equations modeling the system's stream function and temperature are subjected to a spectral approximation: the hydrodynamic fields are e
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We describe an innovative methodology for determining the quality of digital images. The method is based on measuring the variance of the expected entropy of a given image upon a set of predefined directions(Entropy can be calculated on a local basis
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