OPENCV 下载量创新高

本月,OPENCV的下载量已超过200万次,自发布以来,该开源计算机视觉库发展迅速,由一个小规模的全职开发者团队维护,并且贡献者名单不断增长。详情请见夏季新版本的开发计划。

从OPENCV发起人 GARY 处得来的消息,OPENCV最近的下载量创新高,基于OPENCV在全球的日益普及,新版本的发布速度也随之加快。具体的消息如下:

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OpenCV passed 2,000,000 downloads from sourceforge this month. It also turned 10. http://www.willowgarage.com/blog/2009/02/06/opencv -hits-two-million

It's going strong with a small team of full time developers and a growing list of contributors. See our development plans for this summer's new release:
http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV200906

Gary

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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