神经网络和智能信号处理

相关向量机回归的实现，主要是对Tipping的这篇文章的算法进行实现：Tipping, M. E. and A. C. Faul (2003). "Fast marginal likelihood    maximisation for sparse Bayesian models." In C. M. Bishop and    B. J. Frey (Eds.), Proceedings of the Ninth International Workshop    on Artificial Intelligence and Statistics, Key West, FL, Jan 3-6.做SBL的时候可以用上，通过适当的修改也可以用在classification上。

k均值聚类算法 c语言实现的！！！！！ -k-means clustering algorithm c language to achieve! ! ! ! !

货郎担 分枝限界算法图形求解货郎担问题的分枝限界算法图形演示-traveling salesman Branch and Bound graphics algorithm to solve the traveling salesman problem Branch and Bound algorithm graphic demonstration

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源码采用C语言编程实现，在信噪比不大的情况下，可以得到很好的去除噪声的效果，该算法采用基本的谱减法，对初学者有一定的借鉴意义，可以在此基础上实现改进的谱减法算法，可以说是一种很好的资料

有限差分算法，在linux下运行，可以提高对有限差分算法的理解，很简单，里面的参数文件设置很详细，都有很好的注释，希望能给新手带去知道

应用背景本文提出了一种从图像中提取独特不变特征的方法，可用于完成不同视角之间目标或场景的可靠匹配的方法。这种特点对图像的尺度和旋转具有不变性。并跨越很大范围的对仿射失真，三维视点的变化，添加的噪音和光照变化的图像匹配具有鲁棒性。关键技术 通过将个别特征与由已知目标特征组成的数据库进行快速最近邻算法的匹配，然后使用Hough变换来识别属于单一目标的聚类（clusters），最后通过最小二乘解执行一致的姿态参数的核查确认。这种识别方法可以在有力确定对象之间的聚类和遮挡的同时实现近实时性能。

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