高斯－塞德尔迭代法算法： 设方程组AX=b 的系数矩阵的对角线元素 ，M为迭代次数容许的最大值， 为容许误差。 ① 取初始向量 ，令k=0 ② 对 计算 ③ 如果 ，则输出 ，结束；否则执行④， ④ 如果 ，则不收敛，终止程序；否则 ，转②。
上传时间： 2014-01-22
上传用户：集美慧
这是二分法程序。满足f(a)*f(b)<0d的f(x)在[a,b]区间的实根。 优点：1）程序简单； 2）对f(x)要求不高，收敛性好。
上传时间： 2013-12-18
上传用户：wpwpwlxwlx
功能：用斐波那契法求f(x)在区间[a,b]上的近似极小值。当且仅当f(x)在[a,b]上为单峰时次方法适用
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上传时间： 2013-12-24
上传用户：csgcd001
黄金分割法求极小值 功能：用黄金分割法求f(x)在区间[a,b]上的近似极小值。当且仅当f(x)在[a,b]上为单峰时次方法适用
标签： 分割
上传时间： 2016-12-18
上传用户：小鹏
高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵
上传时间： 2017-01-01
上传用户：lx9076
function [clusters,c,F]=fisher_classify(A,B,data) fisher判别法程序 输入A、B为已知类别样本的样本-变量矩阵，data为待分类样本 输出C为判别系数向量
标签： fisher_classify function clusters fisher
上传时间： 2013-12-19
上传用户：CHINA526
车牌定位－－－VC++源代码程序 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2013-11-26
上传用户：懒龙1988
1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。
上传时间： 2014-01-08
上传用户：songrui
三次B样条插值曲面及其实现::目前在ＣＡＭ／ＣＡＭ的自由曲面构造方法中，较流行的有Ｂ样条曲面，Ｂｅｚｉｅｒ曲面、Ｂａｌｌ曲面等方法，但由这几种方法和成都是拟合曲面，而百插值曲面，常常不能满足一些工程实际中严格插值的要求，本文构造了一种自由插值曲面生成方法－Ｂ样条母线法，所生成曲面达到Ｃ＾２级光滑，适用机械，模具、汽车、造船等制造加工行业的复杂曲面设计。
上传时间： 2016-01-13
上传用户：tuilp1a
停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型， 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络， 优化了学习速率， 减少了训练过程的震荡趋势， 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后， 进行了多种方法比对实验
上传时间： 2013-12-17
上传用户：GavinNeko
