计算速度
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核极限学习机
核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine KELM)相对于极限学习机算法，其解决回归预测问题 的能力更强，泛化性能更好，其在获得更好或相似的预 测准确度时，计算速度更快。 -
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基于Harris角点检测的图像配准
Harris算法是一种角点检测算法，用于从图像中检测出不变特征点，这种检测方法大大的降低了计算量，加快了计算速度。同时也导致信息的大量缺失。ransac算法是一种用于从点集中计算点集的数学模型的方法，该方法能剔除匹配错误的Harris角点，使匹配结果更加真实准确。 -
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修改过的elm的matlab算法
本人修改过的elm的matlab算法，该算法比原来的elm的算法在超过3个神经元后的计算速度能明显加快！原理是运用函数产生列矩阵！！ELM 是一种快速的神经网络算法，本人已经比较过，比很多流行的算法（BP，SVM）都快，而且效果很好，运行环境是matlab，可以测试所有的benchmark的数据 -
用于计算HU 的7个不变矩和RADON的2、3阶不变矩
用于计算HU 的7个不变矩和RADON的2、3阶不变矩。网站中有C++写的RADON变换，但西北工业大学的一名教授使用RADON变换构建了这种新型的不变距，可以降低图象的维数，计算速度较快。算法详情可参考他的文献。 -
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