佣金测算系统

操作系统为Windows XP Professional，开发语言为C#，开发工具为Visual Studio 2008，数据库为Microsoft Access 2003，版本管理采用SVN，文档处理使用Microsoft Office 2003，管理工具为Microsoft Project 2003，数据建模工具为PD12。项目采用三层架构开发（Busi+Dao+DbMapping），数据映射方案为Ibatis（.Net），主要设计模式包括工厂模式和单例模式。压缩包中包含安装程序和用户操作手册。联系邮箱：yin.pingyong@yahoo.com.cn

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

在离群点检测领域，传统LOF算法在高维离散数据检测中精度较低，且参数敏感性较高。为了解决这一问题，提出了NSD算法（Neighborhood System Density Difference）。该算法基于密度差异度量的邻域系统方法，具有较高的检测精度和低参数敏感性。NSD算法的核心步骤如下： 截取距离邻域计算：首先计算数据集中对象在截取距离内的邻居点个数。 邻域系统密度计算：其次，计算对象的邻域系统密度，从而确定对象与邻域数据间的密度差异。 密度差异比较：通过比较对象密度和邻居密度，评估对象与邻域数据趋向于同一簇的程度，判断离群点的可能性。 输出离群点：最终识别出最可能是离群

Uzpc.exe 是中文主程序，Uzpc.lng 是中文版文档，组合使用，密码解密速度更快。

MATLAB实现了BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）特征检测算法，该算法提供一种有效且稳健的特征检测方法。

链接预测算法用于预测图中不存在的或可能存在的边。 Adamic-Adar算法：基于节点的共同邻居，亲密度公式为 N(u)是与节点u相邻的节点集 CommonNeighbors：基于共同邻居的个数 PreferentialAttachment：基于节点的度

提供了一个基于MATLAB的Sobel算子边缘检测算法实现。代码简洁易懂，方便用户调用和修改。

介绍了初探数据处理中的预测算法——支持向量机（SVM），并提供了相应的Matlab源码。支持向量机作为一种强大的预测工具，在数据分析中展现出了其独特的应用价值。

该文档收录了Pettitt突变检测算法的原始资料，取自国外大学图书馆公开资源，适用于需要参考Pettitt算法的用户。

利用Matlab编写边缘检测算法，包括Sobel、Prewitt等方法。这些算法能够有效地识别图像中的边缘特征，为图像处理提供了重要工具。