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AdaBoost_AD_AdaBoost
- 提出了一种改进的Adaboost学习方法，adaboost是一种常用的机器学习方法，有很大的应用-Proposed an improved Adaboost learning method, adaboost is a commonly used machine learning methods, a great application。
asp-student-score-management
- 通过调研目前教学管理系统中的成绩管理子系统，了解成绩管理子系统的业务流程；通过分析比较，结合用户对成绩管理子系统的改进意见与实现情况，运用面向对象思想方法，设计和实现一个满足功能和性能，并有所创新的成绩管理子系统，以提高成绩管理的自动化、友好性等。本系统基于.NET平台和SQL Server数据库，通过毕业设计，可以使学生对.NET结构下开发B/S模式的分布式三层数据库系统有一个全面的了解。-Research is currently teaching through the managemen
stress-velocity.f
- 利用改进的傅立叶伪谱方法计算地震波在不同介质中的传播规律。-Seismic wave propagation simulation program
PSOBC-dvhop
- 基于改进的粒子群算法的一个网络节点定位算法，并和传统的DVhop方法做了比较。-Based on the improved particle swarm algorithm of a network node localization algorithm, and the method and traditional DVhop were compared.
MMVDAyuMVDRboshuxingchengbijiao
- MVDR与改进的MVDR方法数字波束形成比较-the comparisom of the method of MVDR and its improved method MMVDR to realeze beamforming
face-recognition
- 用于模式识别的人脸识别方法，特征提取以及分类器改进-Face recognition method for pattern recognition, feature extraction and classifier improvement
Image-Segmentation-Method
- 本文主要研究基于水平集方法的活动轮廓模型图像分割，在回顾活动轮廓模 型发展的基础上，介绍了曲线演化理论及其水平集方法，证明了水平集方法可以 有稳定的数值实现方式且其处理拓扑变化的自然性，进一步引出了变分水平集方 法。 本文介绍了两种不同的几何活动轮廓模型：基于梯度信息的李纯明模型以及 基于区域信息的 Chan-Vese 模型（C-V 模型）。在分析上述两模型的优缺点上，提 出了一种改进的 C-V 模型，改进模型引入了距离约束项，同时对基于区域的外部 能量项进行了改进，
ABCSMC_sysbio.tar
- 基于近似贝叶斯计算思想，用于系统生物学里模块功能搜索，结构筛选，参数区间权重划分。强大之处在于，练习者只须用新的生物case编一个input文件即可。输出量为模型，参数的权重。欲改进者可考虑引进粒子滤波中的权重给定方法。-Approximate Bayesian Computation in Python with GPU support。
linear-feature
- 一篇关于改进的复杂图像的线特征提取方法，该文章有效地提高了线特征的提取效率-A complex picture on the improvement of the line feature extraction method, the article effectively improve the efficiency of the line feature extraction
otsu
- 一种改进的基于Otsu理论的图像分割方法-An improved Otsu-based theory of image segmentation methods, from the algorithm speed and segmentation results both on the maximum between-class variance method to improve
Network-simulator-2-editrice
- 介绍UC Berkeley改进过的NS2，介绍其功能、使用方法，与其一起工作的工具，分析其源代码，并介绍对它进行简单扩展的方法。-UC Berkeley introduced the NS2 improvement, introduces its function, using method, work with it tools, analyzes its source code, and introduce the method of simple expansion.
FCMLSM
- 一种改进的基于整合空间的模糊聚类的水平集分割方法，分割效果比较好-An improved integration of space-based level set of fuzzy clustering segmentation, segmentation is better
LevelSet_CV
- 一种改进的基于C-V模型的水平集分割算法，附有程序和图像源数据，分割方法较好-An improved model based on C-V level set segmentation algorithm, a program and image data source, segmentation method is good
Numerical-Calculation-in-C-language
- 数值计算中经典方法的C语言通用程序。包含LU分解法，复化辛普森法，改进欧拉法，拉格朗日插值法，列主元素法，牛顿迭代法，最小二乘法拟合和四阶龙格-库塔法，支持文件读写。-The code is the classic method of numerical calculation of the C language common procedures. Including LU decomposition, re-oriented Simpson method, Improved Euler me
Nearest_Addition_Algorithm1
- 最小增量法的代码，是用来求解邮递员问题的改进启发式方法，能求得近似解-The small increments, the code is used to solve the problem of a heuristic method to improve the postman, i can procure approximate solutions
dramcode
- DRAM算法，是一种改进型的蒙特卡罗马尔科夫链（MCMC）采样方法，该算法基于经典的MCMC算法，在此基础上增加了改进策略，是算法能够更快速稳定的收敛。-DRAM algorithm is an improved Mirkov chain (MCMC) sampling method, the algorithm is based on the classic MCMC algorithm, based on the increase in the improvement of this str
Fast-Rotation-invariant-Template
- 图像梯度方向应用干旋转不变性模板匹配时存在计算量较大的问题，由此提出一种改进的基于梯度方向码的旋转不变模板匹配 方法，通过计算积分直方图降低统计直方图的计算填，采用像素跳跃的匹配方法减少大量无效的匹配运算。实验结果表明，该方法在保证 匹配准确性的前提下，匹配速度提高了3倍至6倍，可以达到实时性要求。-it uses integral histogram to reduce the computing COSTS of computer histograms，and uses pixe
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- 平移不变量小波去噪方法是对Donoho阈值法的改进,该方法不仅能有效地抑制伪吉布斯现象,而且 能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差,提高信噪比。将这种方法用于变速箱齿轮故障信号的去噪处理,同 时与阈值法去噪的结果进行比较。结果表明,该方法可以有效地去除强噪声的干扰,提取齿轮故障特征信息,具有 很好的工程实用性。 -Vector spectrumHilbert demodulation analysis method based on the same source data
4op8qr.ZIP
- 一种改进的避雷器冲击电流试验回路参数设计方法An improved arrester impulse current test circuit parameter design method-An improved arrester impulse current test circuit parameter design method
region-image-fusion
- 图像融合的经典方法有很强的学习价值算法改进-Image fusion refers to the techniques that integrate complementary information from multiple image sensors’ data in a way that makes the new images more suitable for human visual perception and reduces computation processing