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  1. 对图像进行归一化，用于图像处理

  2. 对图像进行归一化，用于图像处理1.18%，而此时特征向量只选取前 15 维。融合特征中采用 PCA特征是由于它是均方误差最小意义下对原图像的最佳逼

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-15
    • 文件大小：248
    • 提供者：longyuanyizhi

  1. 1.18%，而此时特征向量只选取前 15 维。融合特征中采用

  2. 1.18%，而此时特征向量只选取前 15 维。融合特征中采用 PCA特征是由于它是均方误差最小意义下对原图像的最佳逼

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-15
    • 文件大小：40960
    • 提供者：longyuanyizhi

  1. 选取前 15 维。融合特征中采用

  2. ，而此时特征向量只选取前 15 维。融合特征中采用 PCA特征是由于它是均方误差最小意义下对原图像的最佳逼

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-10-15
    • 文件大小：503
    • 提供者：longyuanyizhi

  1. 使用Stata做主成分分析.pdf

  2. 使用Stata做主成分分析,利用stata如何做主成分分析做了详细的解释0171215 使用 Stata做主成分分析 original data space PCA component space PC 1 PC 2 PC 1 Gene 2 Gene t 图1 但是,对于更高维的数据,能想象其分布吗?就算能描述分布,如何精确地找到这些主成分的 轴?如何衡量你提取的主成分到底占了整个数据的多少信息?所以,我们就要用到主成分分析的 处理方法。 3.数据降维 为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qingjiang1793

  1. 新闻情感方向判断方法、电子设备及计算机可读存储介质.pdf

  2. 使用深度学习和模型的方法，判断非结构化文本的情绪倾向CN107688651A 权利要求书 2/2页 若从该待预测新闻的标题和正文中没有识别出所述第一文件中的事件关键词,且没有 识别岀与所述第二文件中的事件正则表达式符合的内容,则将所述预定的机器学习算法获 取的该待预测新闻的情感分数作为该待预测新闻的最终评分。 8.如权利要求7所述的新闻情感方向判断方法,其特征在于,所述调整所述预定的机器 学习算法获取的该待狈测新闻的情感分数还包括: 若从该待预测新闻的标题和正文中识别出与所述第二文件中的事件正则

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-12
    • 文件大小：649216
    • 提供者：lanhao5635865

  1. 基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪.pdf

  2. NLM改进论文，可供算法工程师参考，Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：900096
    • 提供者：irwin0112

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zrg_hzr_1