搜索资源列表
05363793
- An Improved PSO Algorithm to Optimize BP Neural Network Abstract This paper presents a new BP neural network algorithm which is based on an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm. The improved PSO (which is called IPSO) algori
WCDMA
- 本文首先提出了基于接收信干比的局部和全局算法，在次基础上提出了一种自适应接纳门限算法，其基本出发点是在保证系统中断性能的前提下，尽可能降低系统阻塞概率，充分利用系统容量资源。-This paper proposes received signal to interference ratio based on the local and global algorithms, based on the second admission, an adaptive threshold algorithm
Bnormalizatioi
- 图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。即将2566个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。 已通过测试。 -Binary image processing is about the point grayscale image is set to 0 or 255, that is, speaking to the entire image showing a clear black and
Desktop
- 局部二值模式的改进形式：通过多阈值计算彩色，灰度等图像的lbp值-The local value of two improved model: the threshold calculation of color, gray image LBP value
adaptivethreshold
- 区域自适应性阈值算法，数字图像处理中十分常用的一个算法，常用于获取图像的边界。-local adaptive threshold
蛙跳程序
- 蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的性能。数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。(Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic p
JSONView-for-Chrome-master
- jsonview 图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。 将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。 图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。(jsonview The two value of the image is to set the gray value of the pixel on the image
weimo
- 基于发现蚁群算法优化神经网络是利用蚁群算法在解空间寻找出一组最优的权值和阈值，然后将这一组解带回到神经网络进行细致优化，从而得到最好的权值和阈值。(Found that the ant colony algorithm to optimize the neural network based on Ant Colony Algorithm in the solution space to find a set of optimal weights and threshold based on,
M-niblack
- matlab的niblack实现，局部阈值分割与区域平均阈值计算(Niblack implementation of MATLAB, local threshold segmentation and region average threshold calculation.)