MATLAB货物箱大全-隐马尔可夫模子货物箱HMM

马尔可夫遴选进程实际与使用，刘克，曹平马尔可夫遴选进程实际与使用_13701577

图像联系是盘算机视觉中的一个底子下场。
当然举行了多年的钻研，然则通用图像联系照常是一项极其具备挑战性的责任，由于联系实质上是不安妥的。
在不合的联系方案中，图论的联系方案在实际使用中具备多少个精采的特色。
它将图像元素显式地结组成数学上公平的结构，并使下场的表述愈加敏捷，盘算功能更高。
在本文中，咱们对于图像联系的图论方式举行了体系的视察，其中的下场是依据将图松散为多少个子图来建模的，以便每一个子图代表图像中有心义的感兴趣货物。
这些方式依据不合的标志分为五类：基于最小天生树的方式，具备资源函数的基于图割的方式，基于马尔可夫随机场模子的基于图割的方式，基于最短路途的方式以及其余不属于该方式的方式这些课程中的任何一个。
咱们为每一种方式种别提供了成果以及详尽的本领阐发。
定量评估是经由使用五个目的举行的-概率兰德（PR）指数，归一化概率兰德（NPR）指数，信息变更（VI），全局不合性倾向（GCE）以及界限位移倾向（BDE）-在某些代表性自动装置上以及交互式细分方式。

针对于IEEE802.11系列尺度中漫衍式调以及成果(DCF)的缺陷,提出了一种约莫实用的改善DCF算法.其首要的改善群集在2方面:在典型DCF的底子上,将第0级退却的退却窗口值愈加;使用遴选概率p将第0级退却窗口联系成2部份.为了准确地反映改善后协议的成果,建树了二维马尔可夫模子,并将其与典型DCF比力.数值仿真下场评释,改善后的DCF协议在终端节点密度较大时,其吞吐量以及时延等成果参数要比典型的DCF良好.

《统计料想:方式与使用》比力详尽地介绍了用于料想的定量阐发方式：因果回归阐发法以及功夫序列阐发法。
为了将每一种详尽方式与我国的社会经济实际相松散，在每一方式介绍之后，都配有实例阐发其使用，书中齐全盘算均用电子盘算机实现。
为帮手读者操作以及使用种种方式，尤为是没法举行手工盘算的方式，书后附有TSP软件的使用阐发，它适用于IBM-PC机以及与它兼容的微型机，如长城0520。
介绍方式时，波及到的比力繁杂的数学公式推导以及证实，均列入各章附录中，供读者参考。
料想能够按不合的尺度举行分类。
料想方式底子上分为两大类，即定性阐发法以及定量阐发法。
目录第一章约莫回归阐发法　　第一节模子以及参数估量　　第二节模子的查验　　第三节料想精度的测定　　第四节料想实例　　附录　　　　第二章多重回归阐发法　　第一节模子以及参数估量　　第二节模子的查验　　第三节自变量的遴选　　第四节多重共线性　　第五节料想实例　　第六节滞后变量模子　　附录　　　　第三章非线性回归阐发法　　第一节非线性回归模子　　第二节模子参数的估量　　第三节模子阐发与评估　　第四节料想实例　　……　　第五章趋向外推法　　第六章季节变更猜设法　　第七章马尔可夫法　　第八章博克斯——詹金斯法　　第九章ECM模子以及ARCH模子的使用　　参考书目

通过对整周模糊度搜索确定技术的理论分析,根据观测域的不同讨论了几种整周模糊度搜索技术,包括基于观测域的整周模糊度搜索!基于坐标域的整周模糊度搜索和基于模糊度域的整周模糊度搜索;并分别引见了几种搜索技术中的典型算法,如双频伪距载波相位组合法!模糊度函数法和LAMBDA算法"并重点分析了LAMBDA算法,利用马尔可夫估计,推导了GPS整周模糊度估计矢量和导航定位参数估计矢量的表达式以及相应的协方差矩阵;通过对实际的测量实验获取的数据分析来比较几种GPS整周模糊度确定算法,并对其进行了计算机仿真,认为LAMBDA算法是实现整周模糊度动态确定较为有效的算法;此外,还研究了周跳检测与修复的几种常用方法,提出了利用双频P码伪距法和载波相位变化率法来探测和修复周跳,并通过试验数据对该算法进行了验证"最后,基于COM组件设计思想设计实现了GPS分析仿真软件的功能组件)载波相位算法软件"

马尔可夫（MRF）图像分割MATLAB源码,有30几个函数。
Markov随机场的例子程序,对于初学MRF的人很有用,能获得直观的印象

1)应用随机过程概率模型导论第11版[（美）SHELDONM.ROSS著2)英文原版,PDF书签带目录。
本书是国际知名统计学家SheldonM.Ross所著的关于基础概率理论和随机过程的经典教材，被加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、普度大学、密歇根大学、俄勒冈州立大学、华盛顿大学等众多国外知名大学所采用。
与其他随机过程教材相比，本书非常强调实践性，内含极其丰富的例子和习题，涵盖了众多学科的各种应用。
作者富于启发而又不失严密性的叙述方式，有助于使读者建立概率思维方式，培养对概率理论、随机过程的直观感觉。
对那些需要将概率理论应用于精算学、计算机科学、管理学和社会科学的读者而言，本书是一本极好的教材或参考书。
第11版新增大量例子和习题，还对连续时间的马尔可夫链、漂移布朗运动等内容做了修订，愈加注重强化读者的概率直观。
============================IntroductiontoProbabilityModels,EleventhEditionisthelatestversionofSheldonRoss'sclassicbestseller,usedextensivelybyprofessionalsandastheprimarytextforafirstundergraduatecourseinappliedprobability.Thebookintroducesthereadertoelementaryprobabilitytheoryandstochasticprocesses,andshowshowprobabilitytheorycanbeappliedfieldssuchasengineering,computerscience,managementscience,thephysicalandsocialsciences,andoperationsresearch.

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。