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搜索资源列表

  1. c++处理有限元问题

  2. c++处理有限元问题源代码 #include #include #include #include class Q8 { public: int NN, NF, NE, KU, KV, KRX, KRY, KQ, LK; int JEW[9], JLL[17], JE[9][501], JD[3006], KPQ[3][50], JRX[50], JRY[50], JU[50], JV[50]; double H[3+1], D[3+1], U[3007], FF[17], FS[6]

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-07-09
    • 文件大小：17408
    • 提供者：YongJerry

  1. 高光谱异常检测KRX算法

  2. 在MATLAB中实现高光谱异常检测KRX算法，主要是参靠KRX英文原文《Kernel RX-Algorithm: A Nonlinear Anomaly Detector for Hyperspectral Imagery》实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-10-06
    • 文件大小：5120
    • 提供者：heliminlinjuan

  1. 高光谱异常检测算法研究.pdf

  2. 本文首先对高光谱异常检测中的经典算法进行了研究分析，包括PCA和KPCA 两种特征提取算法，以及基于多元信号检测理论的RX、KRX和LAKDE异常检测算 法。通过仿真实验分析了这些算法的性能以及特征提取的必要性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-05-17
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：drjiachen

  1. idiotquant：잘해보자-源码

  2. 白痴 关于白痴 等等等等 怎么跑 (root 로 이동) python3 main.py -h python3 main.py -y 2020 -q 3 -s 0 白痴量化 修改所需的变量 多变的 stockWeight stockNum 在custome_function.py文件中的customeFunction类中实现方法 方法 stockFilter stockPortfolioBuilder 执行程序 cd idiotquant pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42098830

  1. 采用多项式递归核的高光谱遥感异常实时检测算法

  2. 高光谱遥感目标检测是遥感信号处理领域的热点问题，基于核机器学习的KRX 算法能充分利用高光谱波段间的非线性光谱特性，在原始光谱的特征空间进行探测，能够获得较好的检测效果。针对KRX 算法检测过程计算复杂、不能满足快速处理要求的缺陷，引入了卡尔曼滤波器的递归思想，提出了一种核递归的高光谱异常目标检测算法。从光谱分析的角度，应用Woodbury 引理从上一时刻的状态迭代更新当前像元的Gram 核矩阵，避免了高维矩阵数据重复计算。实验结果表明，与传统RX、因果RX 和KRX 等算法相比，在检测精度有所

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38545117

  1. 基于图像融合的高光谱异常检测

  2. 针对高光谱图像空间分辨率不足导致异常检测虚警率过高的问题，提出了一种利用主成分分析（PCA）和IHS变换融合以降低虚警率的算法。首先对低分辨率高光谱图像进行PCA变换，提取3个主成分；然后对这3个主成分和高分辨率图像分别进行IHS变换，得到各自的强度分量，把高光谱数据的强度分量替换成高分辨率图像的强度分量；再运用IHS变换的可逆性，将新的强度分量与原色度分量和饱和度分量进行IHS逆变换，得到空间信息增强的高光谱图像数据；最后使用KRX算法对空间信息增强的高光谱图像数据进行异常检测。实验结果表明，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：833536
    • 提供者：weixin_38728347