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模糊聚类；涉及事物之间的模糊界限时按一定要求对事物进行分类的数学方法。聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地划分类型。事物之间的界限，有些是确切的，有些则是模糊的。例如人群中的面貌相像程度之间的界限是模糊的，天气阴、晴之间的界限也是模糊的。当聚类涉及事物之间的模糊界限时，需运用模糊聚类分析方法。模糊聚类分析广泛应用在气象预报、地质、农业、林业等方面。通常把被聚类的事物称为样本，将被聚类的一组事物称为样本集。模糊聚类分析有两种基本方法：系统聚类法和逐步聚类法。 (Fuzzy clustering )

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基于MATLAB的数字图像旋转的算法和实现(MATLAB-based algorithm for digital image rotation)

JPEG 2000是基于小波变换的图像压缩标准，由Joint Photographic Experts Group组织创建和维护。JPEG 2000通常被认为是未来取代JPEG（基于离散余弦变换）的下一代图像压缩标准。JPEG 2000文件的副档名通常为.jp2，MIME类型是image/jp2。 JPEG 2000的压缩比更高，而且不会产生原先的基于离散余弦变换的JPEG标准产生的块状模糊瑕疵。JPEG 2000同时支持有损数据压缩和无损数据压缩。另外，JPEG 2000也支持更复杂的渐进式显示和下载。 JPEG 2000是国际标准化组织（ISO）发布的标准，文档代码为ISO/IEC 15444-1：2000。虽然JPEG 2000在技术上有一定的优势，但是到目前为止（2006年），互联网上采用JPEG 2000技术制作的图像文件数量仍然很少，并且大多数的浏览器仍然不支持JPEG 2000图像文件的显示。但是，由于JPEG 2000在无损压缩下仍然能有比较好的压缩率，所以JPEG 2000在图像品质要求比较高的医学图像的分析和处理中已经有了一定程度的广泛应用。 (JPEG 2000 is based on wavelet transform the image compression standard, by Joint Photographic Experts Group organization to create and maintain. JPEG 2000 is often thought to be the future replace JPEG (based on the discrete cosine transform) is the next generation of image compression standard. The file JPEG 2000 vice file name is usually. Jp2, MIME type is image/jp2. JPEG 2000 compression ratio are higher, but won t produce the original based on discrete cosine transform JPEG standard of produce massive fuzzy flaws. JPEG 2000 also detrimental to support data compression and nondestructive data compression. In addition, JPEG 2000 also support more complex gradual display and download. JPEG 2000 is international organization for standardization (ISO) issued the standard, the document code for ISO/IEC 15444-1:2000. Although JPEG 2000 on the technology has certain advantages, but so far (2006), the Internet using JPEG 2000 technical production image file number still few, and most )

随机网络matlab程序，模拟复杂网络的生成及统计(complex random network)

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Prueba1 FletcherReeves Hernández Santiago José Maestría en Ciencias de la Computación Septiembre / 2011 1. Comenzar con un punto arbitrario 2. Calcular Gradiente de Fi 3. Si el Gradiente Fi es igual a 0(converge), termina 4. Si el Gradiente Fi es !=0 continuar 5. Encontrar dirección de búsqueda Si= -GradienteFi= - Gradiente F(Xi) 6. Determinar la Longitud Optima del incremento lamda(i) en dirección Si X(i+1)=X(i)+lamda(i)*S(i)= X(i)-lamda(i)*Gradiente F(Xi) 7. Hacer i=2 8. Obtener Gradiente Fi 9. Calcular Si= -GradFi + ( [abs(GradFi)^2]/[abs(GradF(i-1))^2] )*S(i-1) 10. Determinar la Longitud Optima del incremento lamda(i) en dirección Si X(i+1)=X(i)+lamda(i)*S(i)= X(i)-lamda(i)*Gradiente F(Xi) 7. Verificar Optimalidad de X(i+1) Si es optimo, detener Si no es optimo hacer i=i+1 e ir al paso 8