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基本信息作者： 于广出版社：电子工业出版社ISBN：9787121126482上架时间：2011-3-7出版日期：2011 年4月开本：16开页码：1版次：1-12 内容简介《精通网络视频核心开发技术》由浅入深地讲解了visual c++在音频和视频领域的开发技术，并通过具体的实例来讲解其具体的实现流程。全书内容分为18章，详细讲解了使用各种软件和平台进行音/视频多媒体编程的技术，以案例为对象展示实现过程、分析技术难点。主要内容包括directsound开发音频、directshow/vfw开发视频、mmx/sse进行多媒体汇编编程、dm642 dsp进行音

说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。该算法也存在同样的问题。该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。但是通过该资源提供的图解和代码注释，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。

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AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为Real Boost算法---弱分类器输出一个可能度，该