针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。
该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。
模型次要分为3个步骤：通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。
采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。
实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。

压缩成两部分，这是第一部分，请下全。
线性代数和矩阵理论是数学和自然科学的基本工具，同时也是科学研究的沃土。
本书是矩阵理论方面的经典著作，从数学分析的角度阐述了矩阵分析的经典和现代方法。
主要内容有：特征值、特征向量和相似性；
酉相似和酉等价；
相似标准型和三角分解；
Hermite矩阵、对称矩阵和酉相合；
向量范数和矩阵范数；
特征值的估计和扰动；
正定矩阵和半正定矩阵；
正矩阵和非负矩阵。
第2版对第1版进行了全面的修订、更新和扩展。
这一版不仅对基础线性代数和矩阵理论做了全面的总结，而且还新增了奇异值、CS分解和Weyr标准型的相关内容，扩展了与逆矩阵和分块矩阵相关的内容，介绍了Jordan标准型的新应用。
此外，还附有1100多个问题和练习，并且给出了一些提示，以协助读者提高解决数学问题的能力。
本书可以用作本科生或者研究生的教材，也可用作数学工作者和科技人员的参考书。
名人推荐“《矩阵分析（第2版）》是矩阵分析理论的权威教程和不可或缺的参考资料。
这本书内容全面，逻辑清晰，结构严谨，阐述深刻。
不论是应用科学家、普通用户，还是有经验的研究人员，任何需要使用矩阵的人都适合阅读。
”——IlseIpsen，北卡罗莱纳州立大学“《矩阵分析》取得了巨大的成功，并且被广泛阅读和使用。
该书第2版进行了全面修订，增加了很多最近的研究成果。
它对矩阵理论和应用作出了不朽的贡献。
我很荣幸，在佐治亚州立大学的高级矩阵分析课上使用了该书第2版初稿中的几章内容。
我坚信，《矩阵分析（第2版）》将是未来多年中矩阵理论的标准本科生教材和必备参考书。
”——ZhongshanLi，佐治亚州立大学媒体推荐“《矩阵分析（第2版）》是矩阵分析理论的经典教程和不可或缺的参考资料。
这本书内容全面，逻辑清晰，结构严谨，阐述深刻。
不论是应用科学家、普通用户，还是有经验的研究人员，任何需要使用矩阵的人都适合阅读。
”——IlseIpsen，北卡罗莱纳州立大学“《矩阵分析》取得了巨大的成功，并且被广泛阅读和使用。
该书第2版进行了全面修订，增加了很多近期的研究成果。
它对矩阵理论和应用作出了不朽的贡献。
我很荣幸，在佐治亚州立大学的高级矩阵分析课上使用了该书第2版初稿中的几章内容。
我坚信，《矩阵分析（第2版）》将是未来多年中矩阵理论的标准本科生教材和参考书。
”——ZhongshanLi，佐治亚州立大学作者简介作者:[美]霍恩（RogerA.Horn）[美]约翰逊（CharlesR.Johnson）译者:无RogerA.Horn国际知名数学专家，现任美国犹他大学数学系研究教授，曾任约翰?霍普金斯大学数学系系主任，并曾任AmericanMathematicalMonthly编辑。
CharlesR.Johnson国际知名数学专家，现任美国威廉玛丽学院教授。
因其在数学科学领域的杰出贡献被授予华盛顿科学学会奖。

基于PCA算法的人脸识别过程大致分为训练、测试、识别这三个阶段完成，在训练阶段，通过寻找协方差矩阵的特征向量，求出样本在该特征向量上的投影系数；
在测试阶段，通过将测试样本投影到特征向量上，得到测试样本在该特征向量上的投影系数。
最初，采用最小欧氏距离，找到了与测试样本最相近的训练样本图像。

实现了在MATLAB上灰度共生矩阵的生成，以及四个次要特征向量的提取。

在使用AHP(层次分析法)时，需求计算特征值，使用pyhon读取Excel数据处理此程序使用python读excel数据计算特征值和特征向量；
使用了numpy、xlrd、xlwt库；

对文本进行聚类，文本预处理-->构造特征向量-->聚类，紧缩包内含有实验用语料亲测可用，谢谢支持。

经过小波包分解三层分解获取语音信号，然后得到八个节点的与原信号的能量比作为特征向量，然后输入到SVM中进行模式识别

相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用推荐相关向量机（Relevancevectormachine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Supportvectormachine,简称SVM）一样的函数方式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。
RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。
对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM,RVM的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其中wi为权重，K(X,Xi)为核函。
因此对于,tn=y(xn,w)+εn,假设噪声εn服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,则p(tn|ω,σ2)=N(y(xi,ωi),σ2),设tn独立同分布,则整个训练样本的似然函数可以表示出来。
对w与σ2的求解如果直接使用最大似然法，结果通常使w中的元素大部分都不是0，从而导致过学习。
在RVM中我们想要避免这个现像，因此我们为w加上先决条件：它们的机率分布是落在0周围的正态分布:p(wi|αi)=N(wi|0,α?1i),于是对w的求解转化为对α的求解，当α趋于无穷大的时候，w趋于0.RVM的步骤可以归结为下面几步：1.选择适当的核函数，将特征向量映射到高维空间。
虽然理论上讲RVM可以使用任意的核函数，但是在很多应用问题中，大部分人还是选择了常用的几种核函数，RBF核函数，Laplace核函数，多项式核函数等。
尤其以高斯核函数应用最为广泛。
可能于高斯和核函数的非线性有关。
选择高斯核函数最重要的是带宽参数的选择，带宽过小，则导致过学习，带宽过大，又导致过平滑，都会引起分类或回归能力的下降2.初始化α，σ2。
在RVM中α，σ2是通过迭代求解的，所以需要初始化。
初始化对结果影响不大。
3.迭代求解最优的权重分布。
4.预测新数据。

这本书是谱方法的经典之作，Springer出版社出版。
谱方法是机器学习中重要的一种方法，利用特征值特征向量，奇异值分解等方法。
本书讲述的是其应用，算法和分析。
道客巴巴上下载需要16，另一个书籍下载网上需要50，csdn上有另一个人传输的这本书只要136页，而本书应该是486页，这是全文版本。
数学书籍决定你未来能走多远。

本代码用C言语进行编程，可以计算矩阵的特征值和相应的特征向量。

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。