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  1. C# 数字图像处理技术光盘（源码）

  2. 第1章 绪论 1.1 数字图像处理概述 1.2 C#概述 1.2.1 C#特点 1.2.2 WinForm编程 1.2.3 GDI+ 1.3 补充说明 第2章 C#数字图像处理的3种方法 2.1 C#图像处理基础 2.1.1 Bitmap类 2.1.2 BitmapData类 2.1.3 Graphics类 2.2 彩色图像灰度化 2.3 彩色图像灰度化编程实例 2.3.1 使用图像 2.3.2 图像处理的3种方法 2.4 小结 第3章 点运算及直方图 3.1 灰度直方图 3.1.1 灰度直方

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-04-09
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：cmg010

  1. C#数字图像处理算法典型实例

  2. 《C#数字图像处理算法典型实例（附光盘）》精选数字图像处理领域中的一些应用实例，以理论和实践相结合的方式，系统地介绍了如何使用C#进行数字图像处理。 共11章，分别讲述了图像的点运算、几何运算、数学形态学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理等相关技术。《C#数字图像处理算法典型实例（附光盘）》的光盘中附有相关章节的实现代码，可供广大的读者参考、阅读。 目录： 第1章绪论 　　1.1数字图像处理概述 　　1.2C#概述 　　1.2.1C#特点 　

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-04-14
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：gzpan123

  1. 大数据集快速均值漂移谱聚类算法

  2. 均值漂移谱聚类(MSSC)算法为模式识别聚类任务提供了一种较新的方案. 然而由于其内嵌均值漂移 过程的时间复杂度与样本容量呈平方关系, 其在大数据集环境的实用性受到大大削弱. 利用快速压缩集密度 估计器(FRSDE)替代Parren窗密度估计式(PW)并融合基于图的松弛聚类(GRC)方法, 提出了快速均值漂移谱聚 类(FMSSC)算法. 相比原MSSC, 该算法的总体渐进时间复杂度与样本容量呈线性关系, 并具有自适应性和便捷性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-06
    • 文件大小：605184
    • 提供者：xiaofeng1988

  1. LTP算法设计

  2. 关于LIP算法的研究。 算法基本思路是第一步用解析方法降低模型求解难度，即先用求导方法求出订货量 ，原问题模型就可以转化为无 的模型，再用拉格朗日松弛技术将带约束是规划模型转化为无约束的规划模型，得出问题解的下界，使问题的求解难度大大降低。第二步用模拟蚁群聚类过程将配送中心选址看成聚类问题,将多个候选配送中心当成聚类中心,各个客户区看作待分类量,目标就是利用多只蚂蚁以配送中心选址模型的系统成本最低为依据将各个客户区分配到配送中心,形成多个关系区,若以配送中心为聚类中心的关系区中不为空(即关系区

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-22
    • 文件大小：137216
    • 提供者：jiangjunlandage

  1. 快速核密度估计定理和大规模图论松弛聚类方法

  2. 首先证明了快速核密度估计(Fast kernel density estimate, FKDE) 定理: 基于抽样子集的高斯核密度估计(KDE) 与原数据集的KDE 间的误差与抽样容量和核参数相关, 而与总样本容量无关. 接着本文揭示了基于高斯核形式的图论松弛聚 类(Graph-based relaxed clustering, GRC) 算法的目标表达式可分解成\Parzen 窗加权和+ 平方熵" 的形式, 即此时GRC 可视作一个核密度估计问题, 这样基于KDE 近似策略, 本文提出了大规

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-08-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wutiebing81

  1. 基于K均值聚类和概率松弛法的图像区域分割

  2. 在进行图像区域分割时, 为了减少过度分割现象, 可利用K 均值算法简单、快速并且能够有效地处理大数据库的优点及概率松弛算法并行快速且考虑空间信息的优点, 同时考虑灰度信息和空间信息将两种方法相结合应用于图像的区域分割。首先利用K 均值聚类方法将图像初步分为多个类, 然后, 利用迭代的概率松弛法对粗分结果进行优化, 对一些疑似像素进行进一步分割和目标提取。实验结果表明, 该算法比较简单且具有良好的特性。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-11-03
    • 文件大小：214016
    • 提供者：qq_30683647

  1. C#数字图像处理算法典型实例.iso

  2. C#数字图像处理算法典型实例随书光盘 精选数字图像处理领域中的一些应用实例，以理论和实践相结合的方式，系统地介绍了如何使用C#进行数字图像处理。 C#数字图像处理算法典型实例共11章，分别讲述了图像的点运算、几何运算、数学形态学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理等相关技术。本书的光盘中附有相关章节的实现代码，可供广大的读者参考、阅读。 C#数字图像处理算法典型实例内容丰富，叙述详细，实用性强，适合于数字图像处理工作者阅读参考。 C#数字图像处

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-09-24
    • 文件大小：138412032
    • 提供者：coolspen

  1. 运动图像大脑计算机界面中的分类精度提高了33％

  2. 在这项工作中，提出了一种基于右手运动图像的脑机接口。 这样的系统需要识别不同的大脑状态及其分类。 脑电图记录的大脑信号自然会受到各种噪音和干扰的污染。 通过实施不需要参考通道的自动方法“ Kmeans-ICA”来执行人工眼的去除。 该方法首先将脑电信号分解为独立分量。 然后使用Kmeans聚类（一种非监督的机器学习技术）来识别伪造的事物。 在信号预处理之后，实现了Brain计算机接口系统。 提取小波相干性，小波相位锁定值和频带功率的生理可解释特征被计算出来，并引入统计测试中，以检查松弛和运动成像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38618315

  1. 一种增强的LPC参数多级矢量量化技术

  2. 为充分利用码本的级间相关性,提出了一种联合码本优化多级矢量量化(JCO-MSVQ)码本设计方法。每次迭代时,先将训练矢量对码字进行聚类,再对各级码本进行联合优化,利用条件期望逐级更新码本。实验数据表明,该算法在设计10维线谱频率(LSF)参数量化码本时,较随机松弛算法(SR)码本有更小的平均量化畸变。23比特/帧LSF参数量化器平均对数谱失真为0.87dB,达到了透明量化要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-01
    • 文件大小：104448
    • 提供者：weixin_38514322

  1. 传感技术中的一种增强的LPC参数多级矢量量化技术

  2. 摘要：为充分利用码本的级间相关性，提出了一种联合码本优化多级矢量量化（JCO-MSVQ）码本设计方法。每次迭代时，先将训练矢量对码字进行聚类，再对各级码本进行联合优化，利用条件期望逐级更新码本。实验数据表明，该算法在设计10维线谱频率（LSF）参数量化码本时，较随机松弛算法（SR）码本有更小的平均量化畸变。23比特/帧LSF参数量化器平均对数谱失真为0.87dB,达到了透明量化要求。 关键词：多级矢量量化 线谱频率 加权对数谱失真 透明量化矢量量代（Vector Quantization）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-10
    • 文件大小：91136
    • 提供者：weixin_38639747

  1. 基于直接密度比估计的SAR图像变化检测

  2. 提出了一种通过直接分布函数密度比估计的SAR图像变化检测方法。不同于以往基于分布函数的方法需要先分别估计不同时相的分布函数再计算比值,该方法直接估计分布函数比值,并使用皮尔逊散度作为差异度量获取差异图。通过将概率标签松弛(PLR)嵌入到最大期望(EM)聚类算法中,增强了变化检测结果的空间一致性。实验结果表明,该方法能够准确地提取变化区域,得到较为满意的变化检测结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38608873

  1. 离群样本划分的半监督模糊学习策略

  2. 建立一种离群样本划分的半监督模糊学习算法模型.首先,提出一种基于Hopfield参数估计的松弛条件模糊鉴别分析算法,重新定义每一个样本的隶属度,并在特征抽取的过程中,根据隶属度对散布矩阵的定义所做的贡献获得每个样本相应的类别信息,由此获得普通样本分类信息.其次,根据样本隶属度的分布信息划分出离群样本空间,将普通样本分类结果作为离群样本聚类的先验类属信息,并对该空间样本提出一种新的半监督模糊学习策略进行动态聚类.该算法同时具备了监督学习和无监督学习方法的优势,克服了传统聚类缺乏类过程知识的缺点,可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38519387

  1. 基于电网中枢点识别的无功电压控制分区方法

  2. 针对传统无功电压聚类分区后各分区中枢点较难定量分析确定的问题，从先定量判别出整个电网的中枢节点再完成无功电压分区的角度，提出将电网所有PV节点松弛为PQ节点，由注入电流形式的潮流方程计算出全网电压越限节点，利用越限节点电压与电网其余节点电压间的线性灵敏度不断校正直到全网节点电压不再越限，通过进一步潮流计算校验，确定所有中枢节点。将全网中枢点数目确定为应划分成的分区数，以节点电压与节点注入无功电流之间的线性灵敏度为无功电压标度，建立无功源控制空间，引入云聚类算法，完成全网节点从无功源控制空间向云模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：977920
    • 提供者：weixin_38573171

  1. 基于广义松弛方法的快速均值偏移算法的研究

  2. 针对均值偏移算法收敛性慢的缺点, 通过对加速均值偏移方法的研究, 将优化算法中的松弛方法扩展为广 义的松弛方法, 并给出确定对角矩阵参数的方法; 然后对收敛准则进行了修改. 在此基础上, 提出了基于广义松弛方 法的均值偏移算法, 并通过大量的聚类实验和图像分割实验验证了所提出算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：315392
    • 提供者：weixin_38608688

  1. 基于SBM区间模型的决策单元相似度

  2. 在数据包络分析方法的研究中,当决策单元的输入输出值为区间数时,区间效率的测算取决于生产参照集的选择.对此,针对非径向非角度的松弛测度模型(SBM),通过比较计算认为,以最佳生产状态为统一参照来测算决策单元的区间效率最有利于排序.同时,利用区间数相似度理论建立模糊相似矩阵,进而提出基于参照单元区间效率的相似度排序方法,对决策单元聚类和排序.最后通过算例表明了所提出方法的可行性和有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38730129

  1. HypHC:双曲层次聚类-源码

  2. 双曲层次聚类（HypHC） 该代码是NeurIPS 2020论文的官方PyTorch实现： 从树到连续嵌入再到背面：双曲层次聚类Ines Chami，Albert Gu，Vaggos Chatziafratis和ChristopherRé 斯坦福大学论文： : 抽象的。 基于相似性的层次聚类（HC）是一种经典的无监督机器学习算法，传统上已使用诸如平均链接之类的启发式算法进行了求解。 最近，Dasgupta通过引入衡量给定树质量的全局成本函数，将HC重新构架为离散的优化问题。 在这项工作中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42106299