论文研究ELMAN神经网络补偿的航迹融合算法 .pdf

基于粒子群算法的小波神经网络，王乐，史健芳，小波神经网络常采用梯度下降法训练网络参数，但梯度下降法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。本文提出了用改进的粒子群算

基于卷积神经网络的目标检测算法，夏源，张洪刚，本文是基于卷积神经网络的目标检测学习算法，与传统的物体检测算法不同，基于深度学习的目标检测算法，可以通过从海量数据中自动

在MATLAB神经网络的众多案例分析中，Elman神经网络被应用于数据预测领域，特别是电力负荷预测模型的研究。Elman神经网络以其适用于时序数据处理的能力而闻名，对于电力负荷的准确预测具有重要意义。

粒子群优化（PSO）作为一种全局优化算法，与传统的反向传播（BP）算法结合，可以有效提升神经网络的训练效果。PSO模拟群体智能，通过粒子在搜索空间的移动寻找全局最优解，用于优化神经网络的权重和偏置。B

为消除基于虚拟节点的数据融合算法（VNB-DF）的局部误差过大现象，设计了一种误差分级（EG）的虚拟节点数据融合算法。该算法根据目标的精度要求，设定误差等级，通过多项式拟合系数来表示一定范围内的监测数

基于Teager算子的红外偏振图像融合算法，张晶晶，郭睿东，本文提出了一种采用Contourlet变换和二维Teager算子的红外偏振图像融合算法。首先，将红外偏振图像利用Contourlet变换分解

为了改善图像融合的质量和效率，提出了一种非线性加权的图像融合算法。首先计算图像的非线性加权值，并采用金字塔高斯对图像进行平滑处理，然后对原图和平滑后图像融合，得到图像融合结果，最后采用仿真实验对算法性

基于多尺度分析的医学图像融合算法，杨磊，曹新德，医学图像融合将各种有价值的信息综合在一起，成为临床诊断和医学研究的重要手段。本文介绍了传统的医学图像融合方法，并阐明了其

提出了一种二维耦合映象格子混沌加密的彩色图像自适应水印算法。该算法采用二维离散耦合映象格子混沌系统迭代生成加密水印。在水印嵌人过程中，把彩色图像亮度分量分成互不重叠的图像块，用分数盒维数分析各块的特征

为了进一步提升ESSC聚类融合性能,采用实数值链接分析(real valued link analysis)计算聚类融合中模糊数据类的相似性。根据模糊决策及其相似性定义优化的融合信息,从而达到改进聚类