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PCNN（脉冲耦合神经网络）

于 2021-04-27 发布文件大小:545KB

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代码说明：

将PCNN（脉冲耦合神经网络）用于图像融合，以红外光强与偏振图像的融合作为例子。(PCNN (pulse coupled neural network) is applied to image fusion, taking the fusion of infrared and polarization images as an example.)

文件列表：

PCNN（脉冲耦合神经网络）\34.JPG, 10535 , 2010-04-15
PCNN（脉冲耦合神经网络）\43.JPG, 10420 , 2010-04-15
PCNN（脉冲耦合神经网络）\A.tif, 264090 , 2010-04-15
PCNN（脉冲耦合神经网络）\B.tif, 264026 , 2010-04-15
PCNN（脉冲耦合神经网络）\demo1_PCNN.m, 401 , 2016-06-02
PCNN（脉冲耦合神经网络）\im3.bmp, 229498 , 2013-01-17
PCNN（脉冲耦合神经网络）\Normalized.m, 2404 , 2008-12-21
PCNN（脉冲耦合神经网络）\PCNN.bmp, 229498 , 2015-11-10
PCNN（脉冲耦合神经网络）\PCNN_large_arrange2.m, 2310 , 2016-06-23
PCNN（脉冲耦合神经网络）\PCNN_large_arrange3.m, 3524 , 2016-05-31
PCNN（脉冲耦合神经网络）\PCNN_nocouple.m, 2295 , 2016-06-24
PCNN（脉冲耦合神经网络）\pm3.bmp, 229498 , 2013-01-17
PCNN（脉冲耦合神经网络）\Thumbs.db, 7680 , 2010-04-15
PCNN（脉冲耦合神经网络）, 0 , 2018-04-13

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chaos_examples
自己写的混沌优化算法，有注释，算法简单，适合学习(Chaos Optimization Algorithm for his writing, there are notes, simple algorithm for learning)

2010-09-22 10:28:08下载

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SimpleNN
Neural networks application matlab

2012-04-29 16:24:00下载

积分：1
lorentzfit
= lorentzfit （× ） lorentzfit 符合输入（× ）与罗伦兹功能的形式 “ （× ）= 1 / （（- 2）^ 2 + 3号）输入：因变量值[ 是] （× ） × ：独立变量的值输出功率一：名单[ 1 2 3 ] 罗伦兹参数示例 × = - 16:0.1:35 = 19.4 / （（- 7）^ 2 + 15.8）+ randn （大小（× ）/ 10 ） = lorentzfit （× ）杰瑞德·威尔斯 11 / 15 / 11 杰瑞德威尔斯[ 点] [在] [ 点] 教育公爵(a = lorentzfit(y,x) LORENTZFIT fits the input Y(X) with a Lorentzian function of the form Y (X) = A1./((X- A2).^2+ A3) INPUTS Y : Dependent variable values [Y(X)] X : Independent variable values OUTPUT A : List of Lorentzian parameters [A1 A2 A3] EXAMPLE x =-16:0.1:35 y = 19.4./((x- 7).^2+ 15.8)+ randn(size(x))./10 a = lorentzfit(y,x) Jered R Wells 11/15/11 jered [dot] wells [at] duke [dot] edu)

2012-05-02 20:28:43下载

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computer vision toolbox used in 3D constration

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计算数独的好方法，能够快速解决问题，使用方便(Good way to calculate the number of independent, able to quickly solve the problem, easy to use)

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各种LMS改进算法的仿真与分析说明对各种改进算法的优缺点在文档中进行了对比(A variety of LMS Algorithm for simulation and analysis shows the advantages and disadvantages of various improved algorithms have been compared in the document)

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