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HCCR
- 运用仿生模式识别方法构建提取基本笔段的神经元序列覆盖手写体汉字图像, 分析笔段神经元间的拓扑性质, 将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的种汉字笔划类型组成的几何图形模仿人类汉字形码输人法统计具有冗余容错形状的笔划神经元类型、数量、位置、相合和相交点数量, 建立手写体汉字特征知识的数据结构表对一手写体汉字库中手写体汉字识别进行仿真实验。方法具有较强的“ 认知”手写体汉字的能力-Construction of the use of pattern recognition methods of e
data_all
- 这是一份结构健康识别的实验结果数据，对于练习用matlab作模态识别身为有用-This is a recognition of the results for structural health data for the exercises for modal identification using matlab as helpful
A-32D-Digital-Watermarking-System
- 基于虚拟光学信息隐藏理论提出了一种三维空间数字水印算法1 该数字水印算法能成为 一种多媒体数据产权保护的有效方案1 对算法的测试结果表明,该算法对于噪音叠加、剪切、旋转、 有损压缩等常见的图像处理操作具有较高的鲁棒性1 由于引入了虚拟光学信息隐藏思想,将虚拟 光路的几何结构参数作为密钥,设计出了多重“锁”和多重“密钥”1 随机模板编码技术的引入,更进 一步提高了数字水印系统的密钥空间. 仿真实验结果表明该算法具有很好的安全性1- A new approach to digital
ksh
- ：提出一种实现大规模三维地形可视化的算法。该算法主要通过地形数据分块和多线程数据动态调度技术实现海量地形数据的实时动态调度，利用四叉树结构来简化地形网格，通过引入Y型基元的方法消除边界裂缝。实验结果表明，采用该方法可以实时生成大规模地形，提高地形漫游的效率与可视化效果。-Real-time Visualization Algorithm of Large-scale Terrain
Mechanical-fault-diagnosis-method
- 经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法, 该方法继承了EMD 和小波分析方法的各自优点, 通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态, 然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数, 以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中, 提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法, 并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明, 经验小波变换方法明显优于EMD方法, 能有效地分解出信号的固有模态。与EMD 相比较, 该
Saliency-Detection
- 提出一种新的显着性检测方法，通过将区域级显着性估计和像素级显着性预测与CNN（表示为CRPSD）相结合。对于像素级显着性预测，通过修改VGGNet体系结构来执行完全卷积神经网络（称为像素级CNN）以执行多尺度特征学习，基于该学习进行图像到图像预测以完成像素级显着性检测。对于区域级显着性估计，首先设计基于自适应超像素的区域生成技术以将图像分割成区域，基于该区域通过使用CNN模型（称为区域级CNN）来估计区域级显着性。通过使用另一CNN（称为融合CNN）融合像素级和区域级显着性以形成nal显着图，并
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- 聚类金字塔树-一种新的高维空间数据索引方法 提出了一种新的有效的高维空间数据索引方法 聚类金字塔树.它先对不均匀分布数据进行聚类 处理,然后对聚类的结果实施金字塔分割和存储,由此建立一种有效的索引结构.文中给出了聚类金字塔树的几种查询算法.实验证明:处理不均匀分布数据时,聚 类金字塔树无论在页面访问次数,还是在CPU总占用时间上都优于金字塔树. -Pyramid Tree Cluster- A new high-dimensional data indexing method p