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返回步骤2) , 继续迭代计算, 直到满足迭代中止条件为止。迭代中止后, 依据计算出的聚类中心得到分割阈值, 完成图像分割。 二、部分源代码 function [idx,cs,egr]=kmeanseg(im,cs) %number of Iteration T= 50; t=0;
也使变异操作不再是简单的随机变异, 而是提高单个粒子对进化环境适应能力的变异。 GA-PSO混合优化算法流程图如图2-1, 图2-1 GA-PSO流程图 二、部分源代码 %% GA 优化 PSO %% 清空环境 clc; clear close all %% 参数初始化 lenchrom=7; %字符串长度（个体长度），染色体编码长度
此次实验中存入样本库samplelib.mat的每类样本的个数为20，选取的特征参数为6 × 6 6\times 66×6。 二、部分源代码 function varargout = save_sample(varargin) % SAVE_SAMPLE MATLAB code
第一个图：横坐标是归一化后的密度，纵坐标是车流量。第二个图：理论值与CA的结果 结果分析: 时空轨迹 中间的深色区域是交通堵塞的区域。 二、部分源代码 clear all; clc; W = 0; % 每个格子的状态有三种： % 用1表示车辆，0表示空位，-888表示不可进入区域 for
(17) 其中，Oep(x+1)代表皇帝企鹅的下一个更新位置.在迭代过程中，一旦移动者重新定位，帝企鹅的上述参数将被重新计算. 二、部分源代码 %% 这是使用原始算法的直接求解结果，添加专用于本问题的更新方式可以进一步提高精度 % This is the direct result
通过式(9)将图像每个像素点的隶属度的下限和上限合成为像素点的隶属度；4) 通过式(10)计算图像每个像素点的隶属度对应的灰度值。 二、部分源代码 close all;clear;clc addpath('model'); addpath('src'); % 读取图像 I =
第一个图：横坐标是归一化后的密度，纵坐标是车流量。第二个图：理论值与CA的结果 结果分析: 时空轨迹 中间的深色区域是交通堵塞的区域。 二、部分源代码 function [ ] = main(~) %画出动图 A=zeros(113,26); M=ceil(sqrt(113^2+26^2));
有这几个点共同确定了超平面的位置，因此被称作 “支持向量（support vectors）”，“支持向量机” 也是由此来的。 二、部分源代码 %% 清空环境变量 close all; clear all; clc; format compact; %% 数据的提取和预处理
signal.fftconvolve来实现这一过程。 （5）结合原始音频的相位，还原谱减后的音频。这就是个反向STFT的过程。 二、部分源代码 % algorithm_flag = 0; function varargout = gui(varargin) % GUI MATLAB
(3)由式(7)可以得出p幅多曝光图像的权重,对它们进行比较,融合后的高频系数D(i,j)为最大的权重系数所对应的高频系数。如果 那么 二、部分源代码 clc clear close all %Select First Image disp('Please Select First
=1)，融合规则取 MSVD 平滑分量系数的平均值，因为底层的平滑分量系数是原始图像的平滑和亚采样版本。融合图像可通过下式得到: 二、部分源代码 function re=MSVD_fusion(p1,p2,leve,rule) if size(p1,3) == 3 p1=rgb2gray(p1);
第一个图：横坐标是归一化后的密度，纵坐标是车流量。第二个图：理论值与CA的结果 结果分析: 时空轨迹 中间的深色区域是交通堵塞的区域。 二、部分源代码 %% lzu close all ; clear all ;clc a=rand(200,50);
8维的形状特征分别看作第147个编码值到154个编码值的纵坐标分量，如果图像库中有M幅图像，则可用下列矩阵表示整个图像库： 二、部分源代码 function varargout = Run(varargin) % RUN M-file for Run.fig % RUN
的彩色模型转换 3.彩色图像的单通道加密 3.1.密钥 ——— S 分量的加密 3.2 基于双相位的单通道彩色图像加密 二、部分源代码 clc;close all; I=imread('1.jpg');% 载入图像 A=im2double(I);% 将图像转为double格式
积高达90%的情况下，对图像内容恢复程度能达到60%以上。同时，算法能抵抗JPEG压缩、加入噪声、中值滤波攻击，鲁棒性良好。 二、部分源代码 clear; q1=64; %第一层水印嵌入强度 key1=13; %第三层水印分块映射位置密钥 Fy=[8 6 6 8
BSA 算法优化后的 BP 神经网络. 网络经训练结束后, 将得到最佳的 PMV 指标预测模型. 上面所述的实现步骤可见图 3 二、部分源代码 %% 初始化 clear close all clc warning off 12345678 三、运行结果 四、matlab版本及参考文献
适应度更高的个体编码串。 积木块假设说明了用遗传算法求解各类问题的基本思想，即通过积木块直接相互拼接在一起能够产生更好的解。 二、部分源代码 clc; clear; close all; %% Problem Definition model=CreateModel();
转载主注明出处：http://www.cnblogs.com/codefish/p/4968260.html 在爬虫中，我们遇到比较多需求就是文件下载以及图片下载，在其它的语言或者框架中，我们可能在经过数据筛选，然后异步的使用文件下载类来达到目的，Scrapy框架
聚类分析中有某个或者某几个参数需要优化，而这个参数，或者参数集就是温度所代表的。它可以是某项指标，某项关联度，某个距离等等。 三、部分源代码 clc clear %=========数据录入，参数调整================= swarminitNum=20;%初始生成的粒子数；
将输入玉米种粒图像样本进行归一化并构造核矩阵H{1,1},计算出权值向量W和超平面系数b,最终构造出最优分类超平面并训练获得识别模型。 二、部分源代码 function varargout = debug(varargin) % DEBUG MATLAB code for debug.fig
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