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搜索资源列表

  1. 基于多变量类别自适应的图像分割算法

  2. 提出一种根据分割要求自动配置区域平滑性的图像分割算法.通过对现有的类别自适应空间变量混合模型进行改进,修改模型算法中Markov随机场的势函数部分,在判断分割区域环节时引入了像素的色彩或灰度信息,使改进后算法的稳定性有明显提升;同时增加了像素强度系数α以及算法的灵活性,提高了其实用价值. 最后在MIT及Berkeley的分割测试图片上进行仿真实验,证明了该算法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-03
    • 文件大小：850944
    • 提供者：orsinozhu

  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：319488
    • 提供者：huxlaylyx

  1. NA相依下随机变量和的完全收敛性质

  2. 毕业论文：完全收敛的概念首先由Hsu和Robbins(1947)提出来的.自从这个概念提出来,它就成为概率极限理论的研究课题之一.最近Chen(2005)和Sung(2005)等人相继给出行内独立三角组列的完全收敛定理,本文将在相依的情况下探讨其完全收敛问题.首先,我们给出一些相关的定义和引理.

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-05-25
    • 文件大小：294912
    • 提供者：jhfmll

  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. MATLAB7.x数字信号处理

  2. MATLAB7.x数字信号处理 ex1_1 单位冲激序列 ex1_2 右移20的单位冲激序列 ex1_3 单位阶跃序列 ex1_4 实指数序列 ex1_5 复指数序列 ex1_6 随机序列 ex1_7 系统冲激响应（impz函数） ex1_8 系统传递函数（freqz函数） ex1_9 零极点增益 ex1_10 residuez函数应用 ex1_11 Lattice结构全极点IIR系统 ex1_12 Lattice结构全零点FIR系统 ex1_13 Lattice结构零极点结构 ex2_1 利

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-07
    • 文件大小：139264
    • 提供者：asd123f45

  1. MATLAB7.x数字信号处理 源代码

  2. MATLAB7.x数字信号处理 ex1_1 单位冲激序列 ex1_2 右移20的单位冲激序列 ex1_3 单位阶跃序列 ex1_4 实指数序列 ex1_5 复指数序列 ex1_6 随机序列 ex1_7 系统冲激响应（impz函数） ex1_8 系统传递函数（freqz函数） ex1_9 零极点增益 ex1_10 residuez函数应用 ex1_11 Lattice结构全极点IIR系统 ex1_12 Lattice结构全零点FIR系统 ex1_13 Lattice结构零极点结构 ex2_1 利

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-10-30
    • 文件大小：168960
    • 提供者：hitmanman

  1. 增强非Melonic三角剖分：混合Melonic和平面图的张量模型

  2. D级≥3的普通张量模型在大N处被树状图（称为黑子三角剖分）所支配。 我们在这里显示非甜菜素的贡献可以得到持续提高，从而导致不同类型的大N限制。 我们首先研究D = 4时最通用的四次模型，具有最大程度增强的非谐音相互作用。 证明了1 / N展开的存在，我们进一步表征了主要的三角剖分。 然后使用这种组合分析来定义一个非四次，非介子类的模型，对于这些模型，可以显式计算出大的N自由能和相关期望。 它们与随机矩阵模型匹配，该模型的势中包含多迹不变量：它们具有分支的聚合物相和2D量子重力相，以及它们之间的过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-16
    • 文件大小：684032
    • 提供者：weixin_38592758

  1. 混合不确定条件下基于信息公理的方案评价研究

  2. 混合不确定条件下基于信息公理的方案评价研究，陈东萍，褚学宁，基于信息公理的方案评价中，有一类评价指标的系统范围是随机变量，设计范围是模糊变量，其信息量计算涉及上下界为模糊数的积分，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：450560
    • 提供者：weixin_38673738

  1. p^{-}混合随机变量序列加权和的强大数律

  2. p^{-}混合随机变量序列加权和的强大数律，谭成良，吴群英，由于一些线形统计的研究是基于随机变量序列加权和的随机样本，例如最小均方差估计，非参数回归函数估计等.本文的主要目的是建立 p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：269312
    • 提供者：weixin_38595689

  1. Berry-Esseen Bounds of recursive kernel estimator of density under strong mixing assumptions

  2. 强混合假设下密度函数递归核估计的Berry-Esseen界，刘玉晓，牛司丽，设${X_i}$是一个平稳的$$混合随机变量序列,其密度函数为$f(x)$. 定义$f(x)$的归核估计量为$$widehat{f}_n(x)= rac{1}{nsqrt{b_n}}sum^n_{j=1}b_j^{- rac{1}{2}}

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-28
    • 文件大小：177152
    • 提供者：weixin_38621104

  1. 2005年注册电气工程师上午公共基础真题.pdf

  2. 2015年的注册电气工程师上午公共基础真题，想考的同学可以看看8.曲面z=x2-y在点互,-1小处的法线方程是 s 13.级数∑2的收敛性是 (A) +1 22 (B)↓ 2√2 2 (A)绝对收敛 (B)发散 (C)条件收敛 (D)无法判定 (C)t- √22 202 (D) 14.级数∑(-1)”x”的和函数是 9.下列结论中,错误的是 〈A) 1+x (-1<x<1) (B)1x二(-1<x<1) )J02)=202)h1)计sm"oz C)1( x(-1<x

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-01
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：xxh2jd

  1. 统计自然语言处理

  2. 统计自然语言处理是一本很好的书籍，是一本很基础的书籍目录 序二 第2版前宣 第1版前言 第1章绪论 11基本概念 1.1.1语言学与语音学 2自然语言处理 11.3关于“理解”的标准 1,2自然语言处理研究的内容和面临的困难 1,2,1自然语言处理研宄的内容 1,22自然语言处理涉及的几个层次 1.2.3自然语言处理面临的困难 13自然语言处理的基本方法及其发展 13,1自然语言处理的基本方汏 3,2自然语言处理的发展 14自然语言处理的研究现状 本书的内容安挂 第2章顸备知识 2,1概率论基本

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-04
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：weixin_34749051

  1. 随机数的生成

  2. 混合同余法生成随机数 C语言生成离散分布的原理及程序实现 两点分布和二项分布 C语言生成连续型随机变量 以正态分布为例

  3. 所属分类：C/C++

  1. DiffHelper:iOS改进，iOS代码无法使用的工具，iOS马甲包，iOS马甲工具，iOS上架，iOS过审工具，iOS翻新工具，iOS重命名，iOS差异化工具，过4.3，避免2.3.1，替换结果接近手工翻新，支持OC所有语法的差异化，

  2. 版本： 1.6.8（2021-03-15） 更新日志： 试用版有效期到5月初 配置文件修改为json类型 人工干预模式增加了选词功能 详情请见 温馨提示： 如果按照最下面的使用文档，期间遇到错误，麻烦先移步到 如果是这之外的错误，那么肯定是我兼容性做的还不够好，希望你能联系我 备份下载地址： 介绍 DiffHelper iOS代码差异化工具，它是针对现有iOS项目代码进行差异化的工具，开发者一直在使用和开发中 您的star是我更新最大的动力 符号（symbol） iOS项目中 类、分类、协议

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：46137344
    • 提供者：weixin_42168750

  1. 不确定随机变量的阶数统计及其在n个系统中的应用

  2. 不确定的随机变量是处理不确定性和随机性混合的工具。 提出了一种与不确定随机变量相关的有序统计的新概念，并将其用于分析具有不确定随机寿命的n个系统。 不确定随机变量的阶次统计的机会分布是从不确定随机变量的运算定律导出的。 最后，讨论了具有不确定随机寿命的n个系统的可靠性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：574464
    • 提供者：weixin_38710198

  1. POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

  2. 基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38631729

  1. 基于核估计的超定混合共轭盲信号分离方法

  2. 当混合信号的个数多于源信号时,盲源分离模型中的混合矩阵被描述为一个超定矩阵,因此不能直接通过估计逆矩阵的方法来得到分离矩阵。针对该线性超定混合情况提出了一种基于共轭梯度的盲源分离方法。该方法基于最小互信息准则,通过对行满秩分离矩阵的奇异值分解而引入了超定盲源分离的代价函数。利用共轭梯度优化算法推导出了迭代计算分离矩阵的更新公式。在每次迭代计算中,利用随机变量概率密度估计的核函数法在线估计分离信号的评价函数。避免了诸多传统盲分离算法中只能凭经验选取特定的非线性函数来代替评价函数的问题。仿真结果验证

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：655360
    • 提供者：weixin_38706782

  1. 开发轮毂位置问题的均衡优化方法

  2. 本文针对p-hub中心问题开发了三个新的平衡优化模型，其中旅行时间以模糊随机变量为特征。 所提出的平衡优化方法是找到枢纽设施和需求节点的位置，以使不确定行程时间的平衡服务水平最大化。 在温和的假设下，我们首先处理均衡服务水平，并将其降低到等效的概率约束。 根据等效随机规划模型的结构特点，设计了一种新的基于参数分解的混合禁忌搜索（PD-HTS）算法，该算法结合了参数分解（PD），样本均值逼近和禁忌搜索算法。 为了证明设计解决方案方法的有效性，我们使用澳大利亚邮政数据集和随机生成的数据集进行了一些数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38513669

  1. 具有随机传感器延迟，多个数据包丢失和不确定观测值的系统的最佳线性估计器

  2. 本文涉及具有随机传感器延迟，数据包丢失和不确定观测值的线性离散时间随机系统的最优线性估计问题。 我们开发了一个统一的模型来描述混合由三个具有已知分布的伯努利分布随机变量确定的随机延迟，数据包丢失和不确定性观测值的不确定性。 基于提出的模型，通过创新分析方法开发了仅依赖于概率的最优线性估计量。 它们的解以Riccati方程和Lyapunov方程给出。 它们可以在统一框架中处理具有随机传感器延迟，数据包丢失和不确定观测值的系统的最佳线性滤波，预测和平滑处理。 仿真结果表明了所提出的最优线性估计量的有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38655767

  1. GLMM自适应：这是CRAN R软件包存储库的只读镜像。 GLMMadaptive-使用自适应高斯正交的广义线性混合模型。 主页：https：drizopoulos.github.ioGLMMadaptive，https：github.co

  2. GLMM自适应：使用自适应高斯正交的广义线性混合模型 描述 GLMM自适应对分组/聚类结果变量的混合效应模型进行拟合，对于该模型，无法通过解析解决边际可能性定义中随机效应的积分。 该程序包使用自适应高斯-赫尔姆特（Gauss-Hermite）正交规则近似这些积分。 可以为分组因子包括多个随机效应项（例如，随机截距，随机线性斜率，随机二次斜率），但是目前仅允许单个分组因子。 基本特征 所述包中包含的单个模型拟合函数名为mixed_model()与四个必须的参数， fixed为固定效应的公式， r

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：598016
    • 提供者：weixin_42135462
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