指派问题的匈牙利算法（matlab语言）

资源描述本程序为小波分解，去噪，和重构的MFC程序，可以看见每一层的分解情况

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该代码已应用于航空航天领域。重新进入大气层的物体会产生冲击波。

基于Givens transformation的QR分解。其使用需要调用Givens transformation程序。-Givens transformation based on the QR decomposition. Their use need to call Givens transformation process.

反向传播的原则是其实很容易理解，即使它背后的数学可以看起来相当令人望而却步。基本步骤如下： 初始化与小随机加权网络。 目前对网络的输入层的输入的模式。 饲料通过网络来计算其激活值的输入的模式。 采取所需的输出和激活值来计算的网络激活错误之间的区别。 饲喂以减少其激活错误对此输入模式的输出神经元的权重进行调整。 传播错误值返回到每个隐藏的神经元，是其在网络激活错误的贡献成正比。 喂养每个隐藏的神经元，以减少它们的贡献对此输入模式错误的权重进行调整。 对每个输入模式输入集合中重复步骤 2 到步骤 7。 重复步骤 8，直到网络接受过适当培训。 为了使这个新的网络通过它的步伐，我下载了经典的虹膜植物数据库从UCI 机器学习资料库。数据集包含三个类的五十实例，每个，其中每个类是指一种类型的鸢尾属植物。一类是线性可分从其他两个 ；后者不是从彼此线性可分的。若要使用此数据，为 csv 文件扩展名的文本文件保存该 web 页。用 Excel 打开并添加三个新列在右边，与0,0,1或0,1,0或1,0,0根据植物品种填补。删除物种名称列，并且您现在有一个文件，它可以喂进入您的网络。

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基于Boosting 算法的人脸检测,需要opencv，具体运行参见Readme，主要用于人脸的智能识别，只需要输出一张图就可以准确的判断其图中是否含有人脸，人脸的适量，位置，以及大小。非常使用

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