TOPSIS法（优劣解距离法）

学习3DLBM的好例子

基于matlab对将原图像进行了灰度，灰度直方图，灰度线性转换，灰度非线性转换，灰度均衡化，高斯噪声，椒盐噪声，泊松噪声等方面的处理

【实例简介】机器学习中的多示例包层次SVM分类算法 【核心代码】Bag_KI_SVM.m KI-SVM ├── Bag KI-SVM │   ├── Bag_KISVM_prediction.m │   ├── Bag_KI_SVM.m │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── Instance KI-SVM │   ├── Find_y.m │   ├── Find_y_linear.m │   ├── Inst_KISVM_prediction.m │   ├── Inst_KI_SVM.m │   ├── Max_Violated_y_set.m │   ├── Readme.htm │   ├── celltomatrix.m │   ├── genIndex.m │   └── normalization_gaussian.m ├── experiments.m ├── experiments_KISVM_musk1.m ├── libsvm-mat-2.88-MI-svm │   ├── COPYRIGHT │   ├── Makefile │   ├── README │   ├── doc.txt │   ├── heart_scale.mat │   ├── make.asv │   ├── make.m │   ├── read_sparse.c │   ├── read_sparse.mexw32 │   ├── read_sparse.mexw64 │   ├── svm.cpp │   ├── svm.cpp.bak │   ├── svm.h │   ├── svm.h.bak │   ├── svm.obj │   ├── svm_model_matlab.c │   ├── svm_model_matlab.c.bak │   ├── svm_model_matlab.h │   ├── svm_model_matlab.obj │   ├── svmpredict.c │   ├── svmpredict.mexw32 │   ├── svmpredict.mexw64 │   ├── svmtrain.c │   ├── svmtrain.c.bak │   ├── svmtrain.mexw32 │   └── svmtrain.mexw64 └── normedmusk1.mat 3 directories, 47 files

SVM matlab示例

状态反馈(state feedback.m)

MATLAB图像处理实现螺纹识别 源程序代码

2020数学建模赛题能见度估计与预测.doc

【实例简介】蚁狮算法简单的说就是一个不断迭代搜索最优解的过程。 好的优点，已被应用到SVM、Elman神经网络、GM (1,1)以及螺旋桨页面曲线参数寻优等场合。 蚁狮算法包含以下几个角色：蚂蚁，蚁狮（使用陷阱捕食蚂蚁的一种昆虫）和精英蚁狮。 蚂蚁代表着尝试解，它随机走动，但是由于陷阱会滑向蚁狮。 蚁狮代表着局部最优解，在每次蚂蚁随机走动之后都会根据蚂蚁和蚁狮的评价值来更新

【实例简介】 MATLAB程序包，包含大量可直接调用的.m文件

【实例简介】