2017年美赛D题 matlab程序 获得M奖

按照优化思想分为经典方法与现代方法。经典方法主要包括：线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等现代方法主要包括：随机规划、模糊规划、模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索和人工神经网络等。

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可以实现把多个图像快速合并成一张图片，源码，有图片可供直接实验

公交车系统模式识别，能够自动识别人头部位，统计某个座位的人数。

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图像拼接是一项应用广泛的图像处理技术。根据特征点的相互匹配，可以将多张小视角的图像拼接成为一张大视角的图像。附Matlab代码function [output_image] = image_stitching(input_A, input_B)

c code 控制buck电流单闭环，扫频实现，验证模型的正确性……**************

MATLAB 多目标进化算法 注释详细（英文） 已封装成函数形式非原创 作者忘记了

模型格式转换工具，支持osgb、ive、osg、obj四种格式之间的相互转换

由于神经网络具有拟合非线性的能力,所以可以用神经网络来处理内部模型的非线性特性,因此这种内部模型采用神经网络的非线性PLS方法得到了广泛的应用。传统的前馈神经网络在训练中采用梯度学习算法,网络中的参数需要迭代更新,不仅训练时间长,而且容易导致局部极小和过度训练等问题,另外其多隐层的结构也导致了样本训练速度慢,训练误差大"此外,Bartlett提出对于已达到最小训练误差的前馈神经网络,权值越小泛化特性越好,而传统的梯度学习算法仅仅考虑训练误差最小,忽视了权值大小对网络的影响,这些问题都将影响到模型的泛化特性。