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人工神经网络训练程序
if(choice==1)
echo on
clc
% 采用 L-M 优化算法 TRAINLM
net.trainFcn='trainlm';
pause
clc
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.goal = 1e-6;
net=init(net);
% 重新初始化
pause
clc
elseif(choice==2)
echo on
clc
% 采用贝叶斯正则化算法 TRAINBR
net.trainFcn='trainbr';
pause
clc
% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 500;
randn('seed',192736547);
net = init(net);
% 重新初始化
pause
clc
end
2009-10-09
虹膜图像识别matlab程序
%用霍夫曼方法对上述像素概率编码
b=fliplr(sort(b));%按降序排列
T=b;
[m,n]=size(b);
B=zeros(n,n-1);%空的编码表(矩阵)
for i=1:n
B(i,1)=T(i);%生成编码表的第一列
end
r=B(i,1)+B(i-1,1);%最后两个元素相加
T(n-1)=r;
T(n)=0;
T=fliplr(sort(T));
t=n-1;
for j=2:n-1%生成编码表的其他各列
for i=1:t
B(i,j)=T(i);
end
K=find(T==r);
B(n,j)=K(end);%从第二列开始,每列的最后一个元素记录特征元素在该列的位置
r=(B(t-1,j)+B(t,j));%最后两个元素相加
T(t-1)=r; %把相边的值排在后面
T(t)=0; %把最后一个数清空
T=fliplr(sort(T)); %重新进行降序排列
t=t-1;
end
END1=sym('[0,1]');%给最后一列的元素编码
END=END1;
t=3;
d=1;
2009-10-09
VC++菜单设计,制作界面
void CMenu2View::OnChar(UINT nChar, UINT nRepCnt, UINT nFlags)
{
// TODO: Add your message handler code here and/or call default
CClientDC dc(this);
if(0x0d==nChar)
{
if(0==++m_nIndex)
{
m_menu.CreatePopupMenu();
GetParent()->GetMenu()->AppendMenu(MF_POPUP,(UINT)m_menu.m_hMenu,"PhoneBook");
GetParent()->DrawMenuBar();
}
}
else
{
m_strLine+=nChar;
dc.TextOut(0,0,m_strLine);
}
CView::OnChar(nChar, nRepCnt, nFlags);
}
2009-10-09
VC++计算器的制作
void CComputesDlg::OnButton1()
{
// TODO: Add your control notification handler code here
int num1,num2,num3;
char ch1[10],ch2[10],ch3[10];
GetDlgItem(IDC_EDIT1)->GetWindowText(ch1,10);
GetDlgItem(IDC_EDIT2)->GetWindowText(ch2,10);
num1=atoi(ch1);
num2=atoi(ch2);
num3=num1+num2;
itoa(num3,ch3,10);
GetDlgItem(IDC_EDIT3)->SetWindowText(ch3);
}
2009-10-09
基于压缩传感的小波变换图像融合
for i=1:N
%rec=MP(R,Y(:,i));%function rec=mp(C,y)
%rec=omp(Y(:,i),R);
rec=GP(R,Y(:,i));
%rec=GPBB(R,Y(:,i)); %[hat_s,iter_time,rn]=GPBB(T,y)
X3(:,i)=rec;
end
2009-10-09
压缩传感OMP程序,实现压缩数据重构
压缩传感中OMP算法
for times=1:m; % 迭代次数
for col=1:N; % 恢复矩阵的所有列向量
product(col)=abs(T(:,col)'*r_n); % 恢复矩阵的列向量和残差的投影系数(内积值)
end
[val,pos]=max(product); % 最大投影系数对应的位置
Aug_t=[Aug_t,T(:,pos)]; % 矩阵扩充
T(:,pos)=zeros(M,1); % 选中的列置零(实质上应该去掉,为了简单我把它置零)
aug_y=(Aug_t'*Aug_t)^(-1)*Aug_t'*s; % 最小二乘,使残差最小
r_n=s-Aug_t*aug_y; % 残差
pos_array(times)=pos; % 纪录最大投影系数的位置
2009-10-09
空空如也
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