增强型算法

增强型粒子滤波算法

本资源提供了一种改进的粒子滤波算法，着重于识别和利用高质量粒子。算法根据权重对粒子进行排序，舍弃低权重粒子（概率分布函数高于0.5）。高权重粒子则根据其权重进行采样。在权重与概率分布函数介于0.5之间的粒子上进行均匀采样，以捕捉大多数粒子的趋势，实现更快速、更精确的目标跟踪，并降低目标丢失的可能性。

算法与数据结构 2 2024-05-20

改进的增强型卡尔曼滤波算法研究

这篇研究源自一位教师对卡尔曼滤波的详细介绍，及其对改进的增强型算法的探讨。

算法与数据结构 0 2024-08-09

Matlab代码对增强型脑功能的影响

为什么在许多工作中保持注意力集中至关重要，如飞行管理、技术监控和科学论文撰写？技术的发展已经使得人们能够开发方法，以保持高度的注意力水平，从而在工作中更高效地完成任务。除了专注外，这些方法还可适用于测量其他条件，如幸福或激情，以帮助个体维持适当的注意力水平。Matlab代码结合在线无模型强化学习，通过改变环境刺激，如背景音乐或视觉刺激，以促进大脑在12-18 Hz频带的额叶活动，从而帮助恢复注意力并有效工作。

Matlab 0 2024-08-23

基于增强型快速自举法的ICA统计推断

此MATLAB工具包实现了S. Basiri、E. Ollila和V. Koivunen于2017年发表在《信号处理》期刊上的论文“ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法”中提出的引导方法。论文详细信息：S. Basiri, E. Ollila, V. Koivunen. ICA模型中用于统计推断的增强型引导方法. 信号处理, 卷. 138, 2017, 第53-62页, 2017年3月.如果在您的出版物中使用此工具包，请引用上述论文。

Matlab 2 2024-05-29

温和增强算法

详细介绍了机器学习中温和增强（gentle boosting）的基本原理和算法，同时提供了相关的MATLAB程序和示例。文章还探讨了如何利用交叉验证来确定迭代次数。

Matlab 2 2024-08-02

增强 Apriori 算法效率

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。

数据挖掘 2 2024-05-27

Matlab_视差图_增强算法

本视差增强算法利用RGB三通道进行增强处理，以提高图像的深度感和细节表现。通过调整每个通道的强度和对比度，我们能够有效提升视差图的视觉效果，使其在立体视觉应用中表现更佳。

Matlab 0 2024-11-03

Matlab图像增强处理与算法优化

介绍了Matlab图像增强处理的常见算法及其优化方法。通过图像增强处理，能够提高图像的视觉效果，尤其是在图像质量较差的情况下。常见的图像增强算法包括直方图均衡化、对比度调整、滤波去噪等。文中详细分析了这些算法的原理及其在Matlab中的实现过程，并提供了优化建议以提高处理效率和效果。

Matlab 0 2024-11-06

基于同态滤波的图像增强算法

基于同态滤波算法，提出了一种新的图像增强方法。该方法通过利用图像的频率信息，将图像分为低频和高频成分。对低频成分应用同态滤波，提升图像对比度；对高频成分不进行处理，保持图像细节。实验结果表明，该方法能够有效提高图像质量，增强图像对比度，同时保留图像细节。

Matlab 2 2024-05-31

预测型数据分析的其他算法

k近邻、决策树、随机森林是常用的回归和分类算法。 k近邻：根据数据的相似度对新数据进行预测。 决策树：使用一组规则将数据分类或预测数值。 随机森林：通过组合多个决策树来提高准确性。

数据挖掘 5 2024-05-13