不是很好用，参考的别人的，目前的聚类效果不佳，只能适当参考学习
标签： 蚁群聚类
上传时间： 2015-06-14
上传用户：youshikeji
本课程提供了一个广泛的介绍机器学习、数据挖掘、统计模式识别的课程。主题包括： （一）监督学习（参数/ 非参数算法，支持向量机，核函数，神经网络）。（二）无监督学习 （聚类，降维，推荐系统，深入学习推荐）。（三）在机器学习的最佳实践（偏差/ 方差理 论；在机器学习和人工智能创新过程）。本课程还将使用大量的案例研究，您还将学习如何 运用学习算法构建智能机器人（感知，控制），文本的理解（W eb 搜 索，反垃圾邮件），计 算机视觉，医疗信息，音频，数据挖掘，和其他领域。 本课程需要 1 0 周 共 1 8 节 课，
上传时间： 2017-07-28
上传用户：xiaoyuerer
1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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本书全面而系统地介绍了 MATLAB 算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎 涵盖 MATLAB 算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具 体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。 本书共 32 章。涵盖的内容有 MATLAB 基础知识、GUI 应用及数值分析、MATALB 工程应用实例、 GM 应用分析、PLS 应用分析、ES 应用分析、MARKOV 应用分析、AHP 应用分析、DWRR 应用分析、 模糊逼近算法、模糊 RBF 网络、基于 FCEM 的 TRIZ 评价、基于 PSO 的寻优计算、基于 PSO 的机构优 化、基本 PSO 的改进策略、基于 GA 的寻优计算、基于 GA 的 TSP 求解、基于 Hopfield 的 TSP 求解、基 于 ACO 的 TSP 求解、基于 SA 的 PSO 算法、基于 kalman 的 PID 控制、基于 SOA 的寻优计算、基于 Bayes 的数据预测、基于 SOA 的 PID 参数整定、基于 BP 的人脸方向预测、基于 Hopfield 的数字识别、基于 DEA 的投入产出分析、基于 BP 的数据分类、基于 SOM 的数据分类、基于人工免疫 PSO 的聚类算法、 模糊聚类分析和基于 GA_BP 的抗糖化活性研究。 本书适合所有想全面学习 MATALB 优化算法的人员阅读，也适合各种使用 MATALB 进行开发的工 程技术人员阅读。对于相关高校的教学与研究，本书也是不可或缺的参考书。另外，对于 MATLAB 爱好 者，本书也对网络上讨论的大部分疑难问题给出了解答，值得一读。
上传时间： 2022-07-26
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人脸检测和定位是在图像中进行人脸检测,以及确定图像中人脸的位置、大小、个数等信息,最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出,近年来由于其在安全访问、智能监测、虚拟现实、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用需求,作为一个独立的课题也备受研究者的重视。 论文针对人脸检测定位和识别技术在智能视频监控系统的特殊应用,进行人脸检测和定位算法研究,并将这些算法通过DSP进行实现。论文工作如下： 1.本文针对人脸检测和定位问题,提出了基于YUV色彩空间的肤色检测的改进算法,通过在YUV空间对人脸肤色的聚类分析,建立了YUV肤色模型。仿真结果表明,该模型可以有效地检测到图像中的肤色区域,为人脸的粗定位奠定了基础。 2.针对图像中肤色不一定是人脸的问题,在人脸检测时,利用肤色确定候选区域,再利用一些规则对人脸候选区域进行判别或合并。针对图像只中存在一个人脸的情况,采用改进的坐标轴投影方法进行单个人脸的检测定位；针对图像中存在多个人脸的情况,利用改进的区域标定算法进行多个人脸的检测定位,使得算法能够完成单人脸检测和多人脸的检测定位,仿真结果表明了算法的有效性。 3.论文提出了通过DSP图像处理系统实现以上算法的过程,首先在MATLAB环境研究算法,然后进行算法的DSP移植,采用了有利于DSP处理的图像存储格式和算法结构,改善了算法的实时性。实际测试结果表明了算法在DSP上实现的正确性和可行性。 基于DSP的人脸检测和定位算法的实现,对监控系统的智能化发展具有重要的实际意义。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：sunzhp
本文的目的就是研究如何应用FPGA这种大规模的可编程逻辑器件实现CCD（Charge Coupled Device，电荷耦合器件）数字图像的实时采集及预处理。基于对实时图像处理系统的研究与设计，本文主要研究工作及成果如下： 1.本论文详细的介绍了图像采集卡的结构和基本工作原理。同时，针对高分辨率的CCD摄像机，探讨了有关点目标与CCD像元一一对应的图像采集及其硬件和软件设计方法。 2.本文分析了星图中弱小目标、噪声以及背景的特点，给出了点目标的场景图像的数学模型及复杂背景下点目标检测的预处理方法。针对星图灰度分布的特点，采用高斯低通滤波算法和高通滤波算法对星图进行预处理，同时还对图像扫描聚类算法进行了研究与分析。 3.数字信号处理器常常因为在复杂性、运算速度等方面的限制，难以实时的实现复杂的检测算法。本文采用FPGA技术，实现了复杂背景下弱点目标的预处理算法，解决了计算、数据缓冲和存储操作协调一致的问题，同时采用并行高密度加法器和流水线的工作方式，使整个系统的数据交换和处理速度得以很大的提高，合理的解决了资源和速度之间的相互制约问题，并在实际中取得满意的结果。
上传时间： 2013-07-03
上传用户：wang5829
基于彩色路径识别的视觉导航方法是当前自动导航小车领域的研究热点和方向。视觉导航是指根据地面路径和被控对象之间的位置偏差控制其运行的方向，因此，地面彩色路径图像的摄取及其识别处理就成为视觉导航系统中的基础和关键。在当前的视觉导航系统设计中，图像处理的硬件平台都是基于通用微处理器，嵌入式微处理器或者DSP进行设计的。这些处理器一个共同的特点就是数据串行处理，而图像处理过程涉及大量的并行处理操作，因此传统的串行处理方式满足不了图像处理的实时性要求。 鉴于微处理器这方面的不足，作者提出一种使用FPGA实现图像识别的并行处理方案，并据此设计一个智能图像传感器。该传感器采用先进的FPGA技术，将图像采集及其显示，路径的识别处理以及通信控制等模块集成在一个芯片上，形成一个片上系统(SOC)。其主要功能是对所采集的彩色路径图像进行识别处理，获得彩色路径的坐标及其方向角，并将处理结果发送给上位机，为自动导航提供控制依据。 本文将彩色路径的识别处理过程划分为三个阶段，第一阶段为颜色聚类识别，以获得二值路径图像，第二阶段为数学形态学运算，用于对第一阶段中获得的二值图像进行去斑处理，第三阶段为路径中心线的定位及其方向角的测量。图像传感器与上位机的通信采用异步串行方式，由于上位机需要控制该传感器执行多种任务，作者定义一种基于异步串行通信的应用层协议，用于上位机对传感器的控制。在图像的显示中，为了弥补图像采集的速率和VGA显示速率的不匹配，作者提出一种基于单端口存储器的图像帧缓冲机制，通过VGA接口将采集的图像实时地显示出来。 根据上述思想，作者完成了系统的硬件电路设计，并对整个系统进行了现场调试。调试结果表明，传感器系统的各个模块都能正常工作，FPGA中的数字逻辑电路能够实时地将路径从图像中准确地识别出来，.充分体现了FPGA对路径图像的高速处理优势，达到了设计预期目标，在一定程度上丰富了路径图像识别处理的技术和方法。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：ghostparker
主要研究了室内自主移动机器人基于激光传感器在未知环境下的地图创建的问题。分析了目前地图创建的方法，采用一种分层聚类的方法从原始激光测量数据中提取直线特征，并计算直线特征参数的方差矩阵，最后通过Matlab仿真以及在带有激光型号为lms200的MT-r机器人进行物理实验验证了其可行性。结果所得为机器人实时定位和SLAM提供了理论依据。
上传时间： 2013-11-02
上传用户：lansedeyuntkn
针对函数优化问题，提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度，选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类，利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中，数值结果比较表明，提高了算法搜索能力，全局最优解的精度和收敛速度。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：hxy200501
自组织 Kohonen 映射程序，当一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
上传时间： 2014-01-07
上传用户：hn891122
