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搜索资源列表

  1. 基于多特征离合昀图像祷征提取方法

  2. 】本文提出了一种多特征融合的图像特征提取方法，针对彩色图像从颜色特征、纹理特征以及区域形状特征等几个方面抽取 特征向量，更多的保留图像的各种信息。并通过实验对本算法进行验证分析，用该方法表示图像特征时，最后的图像区域数是影响 特征表示的关键因素，所以图像区域数的确定应该根据情况动态决定。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-06-14
    • 文件大小：221184
    • 提供者：Huangguifangdyx

  1. 面向压缩域视频拷贝检测的主要边缘相对相位算法

  2. 为了提高视频拷贝检测的查全率和速度,提出了一种基于主要边缘相对相位的压缩域视频拷贝检测算法.该算法先通过压缩视频I帧中DCT系数的AC分量获取边缘信息,然后从边缘信息中抽取主要边缘相对相位,并将其作为视频特征,最后利用这种特征进行视频拷贝检测.各种拷贝攻击对主要边缘相对相位影响很小,因此本文算法是鲁棒的.此外,该算法直接从压缩域获取信息,避免了解压环节,从而减少了检测用时.实验结果表明,该算法相比于其他压缩域算法,查全率提高了68%,相比于非压缩域算法,检测速度提高了约5倍.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-28
    • 文件大小：306176
    • 提供者：mianyanglangzi

  1. 特征抽取算法概述以及特征描述模式

  2. 特征是描述模式的最佳方式，且我们通常认为特征的各个维度能够从不同的角度描述模式，在理想情况下，维度之间是互补完备的。 特征提取的主要目的是降维。特征抽取的主要思想是将原始样本投影到一个低维特征空间，得到最能反应样本本质或进行样本区分的低维样本特征。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-07-28
    • 文件大小：45056
    • 提供者：kewei007

  1. 关于文本特征抽取新方法的研究.pdf

  2. 该文研究了已有和最新的各种基于评估函数的特征筛选方法, 评价了它们的优缺点和适用范围, 并实现了一种用评估函数代替TFIDF 法中IDF 函数进行分类的新算法。然后进一步从如何放宽特征独立性假设, 利用等级关系的角度探讨了对特征筛选可能的改善。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-12-31
    • 文件大小：287744
    • 提供者：hg8956

  1. Web新闻关键词抽取与主题特征自动化构建研究

  2. Web新闻关键词抽取与主题特征自动化构建研究，单艳雯，刘鲁，将词汇位置信息引入权重的计算过程，提出了基于位置重要性的Web新闻关键词抽取算法。进一步，将算法引入Web新闻主题特征构建框架中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-16
    • 文件大小：301056
    • 提供者：weixin_38621441

  1. 面向发电设备预测性维护的传感数据特征抽取方法

  2. 针对发电厂海量传感器数据,基于相关系数最大化的曲线排齐算法,提出了一种面向多传感序列的特征抽取方法,此方在尽量避免信息丢失的前提下,实现高维传感数据的特征抽取,建立轻量级预测模型。通过实验表明,本文方法能够在保证预测准确度的前提下,减少预测模型的训练时间,降低模型的计算开销。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：796672
    • 提供者：weixin_38713450

  1. 非负矩阵分解算法的代码

  2. 作为一种重要的身份认证的手段，人脸识别已经广泛地应用于管理、安全等各个领域。人脸识别的一个关键性的问题是特征抽取，即如何从众多的特征中寻找最有效的特征。子空间分析法是一种有效的特征抽取方法，而本文所研究讨论的非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)具有一些独特的优点，成为构建特征子空间的一种有效的方法。 非负矩阵分解是一种新的矩阵分解方法，它将一个非负矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。由于分解前后的矩阵中仅仅包含非负元素，因此原来矩阵中的列向量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-12
    • 文件大小：8192
    • 提供者：xuying198702

  1. NMF算法在人脸识别中的应用研究

  2. 作为一种重要的身份认证的手段，人脸识别已经广泛地应用于管理、安全等各个领域。人脸识别的一个关键性的问题是特征抽取，即如何从众多的特征中寻找最有效的特征。子空间分析法是一种有效的特征抽取方法，而本文所研究讨论的非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)具有一些独特的优点，成为构建特征子空间的一种有效的方法。 非负矩阵分解是一种新的矩阵分解方法，它将一个非负矩阵分解为左右两个非负矩阵的乘积。由于分解前后的矩阵中仅仅包含非负元素，因此原来矩阵中的列向量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-12
    • 文件大小：464896
    • 提供者：xuying198702

  1. 基于蚂蚁算法的Deep Web页面信息抽取方法研究

  2. 针对煤炭监测数据的复杂多变性及Deep Web数据查询结果网页描述信息的特点,提出了一种基于蚂蚁算法和本体指导网页信息抽取的方法。首先构建基于简单本体的数据抽取系统,通过对结果页面中包含本体语义信息的数据的映像定位,结合蚂蚁算法分析信息素浓度在DOM树上的分布比较,实现数据块路径抽取规则算法及数据分割特征码的生成。以煤炭行业获取的数据进行抽取性能测试,数据实验表明,抽取算法结果具有较高的准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-06
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_38745891

  1. 文本检索结果聚类及类别标签抽取技术研究.caj

  2. 本文根据检索结果聚类特点进行语义特征信息抽取来辅助聚类过程。着眼 于深度挖掘文本之间语义联系，提出基于语义空间转换方法的类别标签自动发 现算法。针对检索结果聚类的实用特性，力图保持检索结果聚类的时效性、准 确性和覆盖性，重点研究了以下问题： 1、基于语义特征抽取的初始信息优化选择 检索结果聚类需要直接呈现给用户，这一特点决定了传统的机器学习算法并 不能完美解决这一问题。理解文本的语义是自然语言处理的终极目标，同样对 于检索结果聚类是十分重要的。针对中文语义分析并不成熟的现状，本文提出 从网络

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-09-08
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：fengliren

  1. Python文本特征抽取与向量化算法学习

  2. 主要为大家详细介绍了Python文本特征抽取与向量化算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：100352
    • 提供者：weixin_38659789

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的一种基于数字图像处理的橡胶圈缺陷检测算法

  2. 图像的边缘是指图像灰度值的不连续点或变化剧烈的点的集合，图像的边缘提取是模式识别中物体特征抽取的重要环节之一，基于梯度的传统边缘检测方法对图像的边缘检测研究已经取得了一些成果，但目前在实际检测中得到的边缘结果并不令人满意；并且随着计算机速度和存储的飞速发展，图像量化像素点宽度将越来越小，即使在边缘处，相邻像素灰度值的差异将越来越小，从而制约了建立在以梯度为原则的边缘检测算子的发展。橡胶圈边缘检测是要提取缺陷和背景的边界线。工业用橡胶圈在生产过程中不可避免地会出现各种各样的缺陷，例如切割不平、厚度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：142336
    • 提供者：weixin_38543950

  1. 中文客户评论对象特征的抽取与聚类方法

  2. 提出了一种评价对象特征抽取与聚类方法，其基本思想是：首先运用Apriori算法和剪枝方法从客户评论中抽取评论对象特征集；然后，以特征之间的基于Hownet的词语相似度和特征与观点共现的信息作为聚类依据，对特征进行聚类。采用通过从互联网获得的客户评论语料对该方法进行了实验，实验结果验证了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：237568
    • 提供者：weixin_38596267

  1. 图像降维之MDS特征抽取方法

  2. 作者：龚赛           编辑：龚赛           前  言 MDS，中文名叫“多维缩放”，是一种经典的降维方法，同时也是数据可视化的一种手段。最早起源于当我们仅能获得物体之间的相似性矩阵时，如何由此来重构它们的欧几里得坐标，如对一个国家的许多城市而言，假如我们不知道它们的经纬度信息，却知道所有城市两两之间的距离，就可以通过MDS方法重现它们的空间信息。MDS的基本思想很简单，要求原始空间中样本之间的距离在低维空间中得到保持。下面我们将对MDS的原理进行学习。 章节目录 准备知识

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38612095

  1. 基于数据特征抽取技术的多模态异常监测

  2. 由于设备磨损,过程负荷等因素的变化,生产过程会出现多个模态,并且稳定模态之间会经历一个缓慢变化的过渡模态。然而现有多模态处理方法没有对过渡模态的动态特性进行有效的过程监测。鉴于此,本文采用微分几何特征抽取的方式提取过渡模态的动态特征,主要是通位置、斜率、曲率等几何特性刻画过渡模态的动态曲线特征,建立起过渡模态基于滚动球的异常检测模型,进而进行过渡模态的异常监测。仿真结果验证了本文所采用算法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_38636655

  1. 基于依存关系的旅游景点评论的特征-观点对抽取

  2. 特征—观点对的抽取是观点挖掘中非常重要的研究课题之一。该文首先利用依存语法对句子进行了依存分析,在此基础上研究了旅游评论文本中特征-观点对的抽取。利用词对间的依存关系,构建了获取含有特征和观点词语的组块规则,并设计了候选特征的识别算法和特征—观点对的抽取算法。该文对山西旅游景点评论语料进行了实验,结果表明,特征—观点对的抽取整体的F1值达到了87.10%,验证了方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38691199

  1. 基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取

  2. 实体关系抽取的目标在于探测实体之间的显式关系和隐式关系. 现有研究大多集中在显式实体关系抽取，而忽略了隐式实体关系抽取. 针对旅游和新闻领域文本经常包含许多由协陪义动词引发的隐式实体关系，本文研究了基于协陪义动词的中文隐式实体关系抽取问题. 将机器学习方法与规则相结合，借助于显式实体关系对隐式实体关系进行推理. 首先，利用依存句法分析，设计了协陪义候选句型分类算法以及相应的协陪义成分识别算法；其次，根据协陪义成分和协陪义动词作用范围的特点，设计了三种句内基于协陪义动词的隐式实体关系推理规则；最后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38706294

  1.  形态梯度小波降噪与S变换的齿轮故障特征抽取算法

  2. 针对齿轮故障特征信号具有强噪声背景、非线性、非平稳性特点，提出采用形态梯度小波对齿轮振动信号进行降噪。首先使用形态梯度小波把齿轮振动信号分解到多个尺度上，然后对各层的细节系数进行软阈值方法降噪处理，对经过处理后的小波系数进行重构。对降噪后的齿轮振动信号采用S变换多分辨率时频分析，能够从具有良好的时频分辨率的S变换谱图提取齿轮故障特征。通过仿真试验和故障轴承的信号分析证明，该方法具有短时傅里叶变换和小波变换的优点，不存在Wigner-Ville分布的交叉干扰和负频率，能有效地提取隐含在噪声中的齿轮

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38720256

  1.  基于LDA的SIFT算法在图像配准中的应用

  2. 针对SIFT算法复杂程度高，实时性差，在维数较高的图像配准中并不实用的问题，提出了一种基于线性鉴别分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出图像的特征点向量，然后用LDA方法对其进行特征抽取并降维。通过高维自然图像和单幅人脸图像进行实验，实验结果表明SIFT-LDA算法在保证匹配精度的同时，实时性要优于传统的SIFT算法，其匹配时间相对于传统SIFT算法缩短了将近一半。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：992256
    • 提供者：weixin_38690017

  1. Python文本特征抽取与向量化算法学习

  2. 本文为大家分享了Python文本特征抽取与向量化的具体代码，供大家参考，具体内容如下 假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”（positive）还是“踩”（negative）呢？ 这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步，就是将文本转换为特征。 因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。 由于中文的处理涉及到分词问题，本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库，对英文进行特征提取。 1、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：101376
    • 提供者：weixin_38738830
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