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每期人數限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
開課地址：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領館區1號【沈陽分部】：沈陽理工大學【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續班 、周末班、晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。 |
課程大綱 |
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第1篇 MATLAB常用算法應用設計
第1章 基于貝葉斯分類器的數據處理與MATLAB實現
1.1 貝葉斯理論
1.2 高斯概率密度函數
1.3 最小距離分類器
1.3.1 歐氏距離分類器
1.3.2 馬氏距離分類器
1.3.3 基于高斯概率密度函數的最大似然估計
1.4 混合概率分布
1.5 期望最大化算法
1.6 Parzen窗
1.7 K最近鄰密度估計法
1.8 樸素貝葉斯分類器
1.9 最近鄰分類原則
1.10 本章小結
第2章 基于背景差分的運動目標檢測與MATLAB實現
2.1 運動目標檢測的一般過程
2.1.1 手動背景法
2.1.2 統計中值法
2.1.3 算術平均法
2.2 運動目標檢測的一般方法
2.2.1 幀間差法運動目標檢測
2.2.2 背景差法運動目標檢測
2.3 本章小結
第3章 基于小波變換的圖像壓縮與MATLAB實現
3.1 小波變換原理
3.2 多尺度分析
3.3 圖像的分解和量化
3.3.1 一維小波變換
3.3.2 二維變換體系
3.3.3 量化
3.4 圖像壓縮編碼
3.4.1 圖像編碼評價
3.4.2 壓縮比準則
3.5 圖像壓縮與MATLAB實現
3.6 本章小結
第4章 基于BP的模型優化預測與MATLAB實現
4.1 BP神經網絡模型及其基本原理
4.2 MATLAB BP神經網絡工具箱
4.3 基于BP神經網絡的PID參數整定
4.3.1 理論分析
4.3.2 算法流程
4.3.3 算法仿真
4.4 基于BP神經網絡的數字識別系統設計
4.5 本章小結
第5章 基于RLS算法的數據預測與MATLAB實現
5.1 遞歸最小二乘（RLS）算法應用背景
5.2 RLS算法基本原理與流程
5.2.1 RLS算法基本原理
5.2.2 RLS算法流程
5.3 RLS數據線性預測分析與MATLAB實現
5.4 本章小結
第6章 基于GA優化的BP網絡算法分析與MATLAB實現
6.1 遺傳算法
6.2 BP神經網絡
6.3 基于GA優化的BP神經網絡的大腦灰白質圖像分割
6.4 基于GA優化的BP神經網絡的礦井通風量計算
6.4.1 某工作面最優通風量分析
6.4.2 總回風巷最優通風量分析
6.5 本章小結
第7章 分形維數應用與MATLAB實現
7.1 分形盒維數概述
7.2 二維圖像分形盒維數分析
7.3 基于短時分形維數的語音信號檢測
7.3.1 時間序列信號圖形的網格分形
7.3.2 噪聲語音信號的短時網格分形
7.4 本章小結
第8章 碳排放約束下的煤炭消費量優化預測
8.1 煤炭消費量概述
8.2 煤炭影響因素分析
8.3 煤炭消耗量優化預測模型構建
8.3.1 CO2排放強度的雙立方插值擬合
8.3.2 煤炭、石油和天然氣與CO2排放強度回歸模型構建
8.3.3 煤炭、石油和天然氣碳排放系數構建
8.3.4 節能減排和經濟發展優化目標構建與求解
8.4 本章小結
第9章 焊縫邊緣檢測算法對比分析與MATLAB實現
9.1 焊縫邊緣檢測研究
9.2 圖像預處理技術
9.3 焊縫圖像邊緣檢測
9.3.1 Sobel算子
9.3.2 Prewitt算子
9.3.3 Canny算子
9.3.4 形態學處理
9.3.5 邊緣檢測效果對比
9.4 本章小結
第10章 指紋圖像細節特征提取與MATLAB實現
10.1 指紋識別技術概述
10.2 指紋識別系統的工作原理
10.3 指紋細節特征的提取
10.3.1 指紋特征提取的方法
10.3.2 指紋圖像的細化后處理
10.3.3 特征點的提取
10.3.4 指紋特征的去偽
10.4 指紋圖像去偽與MATLAB實現
10.5 本章小結
第11章 基于多元回歸模型的礦井通風量計算
11.1 礦井通風量概述
11.2 礦井通風量回歸模型分析
11.3 通風量多元回歸分析
11.3.1 數據的預處理
11.3.2 瓦斯、煤塵、溫度、濕度與通風量模型的建立
11.4 礦井最優通風風量有效性分析
11.4.1 空氣中煤塵濃度與風速映射關系建模
11.4.2 空氣中瓦斯濃度與風速映射關系建模
11.4.3 礦井中溫濕度與風速映射關系建模
11.5 預測模型誤差檢驗
11.6 本章小結
第12章 基于非線性多混合擬合模型的植被過濾帶計算
12.1 植被試驗場概況
12.2 試驗方法
12.2.1 試驗參數
12.2.2 土樣的分析方法
12.2.3 水樣的分析方法
12.3 植被過濾帶凈化效果評價方法
12.4 植被過濾帶凈化效果影響因素分析
12.4.1 植被條件對植被過濾帶凈化效果的影響
12.4.2 入流水文條件對植被過濾帶凈化效果的影響
12.4.3 帶寬對植被過濾帶凈化效果的影響
12.4.4 坡度對植被過濾帶凈化效果的影響
12.4.5 入流污染物濃度對植被過濾帶凈化效果的影響
12.4.6 土壤初始含水量對植被過濾帶凈化效果的影響
12.5 植被過濾帶凈化效果關聯度計算
12.6 基于非線性多混合擬合模型的濃度削減率計算
12.7 本章小結
第13章 基于伊藤微分方程的布朗運動分析
13.1 隨機微分方程數學模型
13.1.1 布朗運動概述
13.1.2 布朗運動的數學模型
13.2 布朗運動的隨機微分方程
13.2.1 隨機微分方程
13.2.2 隨機微分方程系數
13.3 伊藤微分方程及伊藤微分法則
13.3.1 伊藤微分方程
13.3.2 伊藤積分
13.3.3 伊藤過程
13.3.4 伊藤隨機微分方程的解析解
13.3.5 伊藤隨機微分方程的數值解
13.4 數值布朗運動模擬與MATLAB實現
13.4.1 布朗運動的模擬
13.4.2 幾何布朗運動的模擬
13.4.3 伊藤微分方程的布朗運動模擬
13.5 本章小結
第14章 基于Q學習的無線體域網路由方法
14.1 無線體域網研究背景
14.2 無線體域網性能分析
14.2.1 無線體域網系統結構
14.2.2 無線體域網的主要特點
14.3 無線體域網路由協議
14.3.1 無線路由協議
14.3.2 高效節能路由協議
14.3.3 DSR路由協議
14.4 基于Q學習的無線體域網路由方法
14.4.1 Agent增強學習算法
14.4.2 增強學習算法的基本原理
14.4.3 Q-learning增強學習算法
14.4.4 基于Q學習的無線體域網路由策略
14.4.5 WBAN路由分析與MATLAB實現
14.5 本章小結
第15章 基于遺傳算法的公交排班系統分析
15.1 公交排班系統背景分析
15.2 公交線路模型仿真
15.2.1 車輛行駛模型
15.2.2 乘客上下車模型
15.3 遺傳算法的發展與現狀
15.4 遺傳算法的基本思想
15.5 遺傳算法的特點
15.6 遺傳算法的應用步驟
15.7 公交排班問題模型設計
15.7.1 模型假設
15.7.2 定義變量
15.7.3 建立目標函數
15.7.4 算法結構
15.8 本章小結
第16章 人臉檢測識別與MATLAB實現
16.1 人臉檢測的意義
16.2 人臉檢測常用的幾個彩色空間
16.2.1 RGB彩色空間
16.2.2 標準化RGB彩色空間
16.2.3 HSV彩色空間
16.2.4 YCrCb彩色空間
16.3 靜態膚色模型
16.3.1 RGB顏色空間分割
16.3.2 HSV顏色空間分割
16.3.3 YCbCr顏色空間分割
16.4 基于Lab顏色空間的人臉分割
16.5 運動人圖像檢測與MATLAB實現
16.6 本章小結 269
第2篇 MATLAB高級算法應用設計
第17章 基于改進的多算子融合的圖像識別系統設計
17.1 圖像處理研究內容
17.2 圖像處理的特點
17.3 圖像數字化
17.4 Gabor濾波
17.5 直方圖增強
17.6 圖像邊緣概述
17.7 圖像邊緣分割模塊
17.7.1 Sobel算子
17.7.2 Prewitt算子
17.7.3 Canny算子
17.7.4 Roberts算子
17.7.5 Laplacian算子
17.7.6 kirsch方向算子
17.7.7 多算子融合
17.8 足跡圖像識別系統
17.9 本章小結
第18章 基于罰函數的粒子群算法的函數尋優
18.1 粒子群算法概述
18.2 粒子群算法模型
18.3 罰函數法
18.4 汽車動力傳動參數優化設計
18.4.1 汽車動力性評價
18.4.2 汽車燃油經濟性評價
18.4.3 汽車動力性與燃油經濟性的綜合評價
18.4.4 目標函數與約束條件分析
18.4.5 基于罰函數的PSO算法與MATLAB實現
18.5 本章小結 |
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