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针对城市道路交通拥堵预警问题，提出了一种基于深度学习的预测模型。通过归纳合并交通流参数、环境状态、时段等基础数据来构建交通流特征向量并确定四种预测状态。采用深度学习的自编码网络方法从无标签数据集中学习获取可表征数据深层特征的隐层参数并生成新特征集。应用 Softmax 回归对有标签的新特征集进行学习生成预测分类器，模型可对交通拥堵状况进行多态预测。通过仿真对比分析，预测模型具有较省略特征学习的预测算法更好的预测性能，平均预测精度可达 85% 。

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与博文（http://blog.csdn.net/google19890102/article/details/45273309）配套的实验

LDA（ Linear Discriminant Analysis），很不错

主要研究人脸检测算法，分析了现有人脸检测算法的特点和不足之处。采用基于YCbCr 空间的高斯肤色模型，利用颜色信息把彩色图像分割成皮肤区、头发区和背景区。对皮肤区进行去噪处理，实现脸部区域的具体定位，然后对人脸上的眼睛、嘴巴和鼻子定位。给出了人脸检测的模块设计和算法流程。

ADC0808 数字电压表（仿真+C程序）

程序为一示波器源代码，其界面很漂亮。还有一mfc界面编程实例，里面有丰富的实例源码，相信对各位的学习有很大的帮助