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  1. opNums

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  2. 编程实习作业 某一应用管理一批数据,数据可按其输入顺序号提取(例:取第二个输入数据),同时要求可按其大小顺序提取(例:取数据中第二大的数据)。有另一应用需要在原基础上为每个数据附加一个参数,此参数给出该数据与全体数据的均差(该数据与全体数据的算术平均值之差的绝对值),并且数据和均差均可按顺序号或大小顺序提取(均差顺序号与数据顺序号相同,均差大小与数据大小分别排序)。试用面向对象方法对如上应用程序设计一个类结构,给出每个类应包含的属性和方法。要求先实现第一部分功能,再实现第二部分功能,使用类的
  3. 所属分类:Data structs

    • 发布日期:2017-05-09
    • 文件大小:1.89mb
    • 提供者:Ayanami Rei
  1. toolMga

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  2. 遗传工具箱类构造函数。分为染色体类构造函数。一般基类的构造根 ,对于连续型设计变量的数据提取的构造。得到的染色体设置属性-Genetic toolbox class constructor. Divided into the chromosome class constructor. The general structure of the root base class for the continuous design variables of the structure of data e
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:118.43kb
    • 提供者:王龙隐
  1. rsyujian

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  2. 粗糙集的属性约简 离散化,规则提取的方法有说明-rough set reduce
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:2.2kb
    • 提供者:lake
  1. dizhenshuxingtiqu

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  2. 该代码主要是运用于地震属性提取的,在实际和科研中都有较高的意义-The code is mainly used in seismic attribute extraction, in both the practical and scientific significance of the higher
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2016-12-27
    • 文件大小:637kb
    • 提供者:和邵伟
  1. Face-recognition-method

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  2. 基于PCA 和BP 神经网络的人脸识别方法是针对 PCA 方法中存在的高维数问题和它对未训 练过的样本识别率低的缺点而提出的。该方法在预处理的基础上,利用粗糙集对 PCA 降维处理后的人脸特征进行约简,提取其中分类能力强的特征,实现在识别精度不变的情况下,有效的去除冗余信息;然后将约简后的属性输入到神经网络进行规则提取,利用神经网络非线性映射和并行处理的特点,增强对人脸图像识别的泛化能力。实验证明,使用该方法在识别率上有一定的提高-Face recognition method based
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:204kb
    • 提供者:刘漂帆
  1. a

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  2. 提取图片的灰度共生矩阵,并获得其属性:对比度,相关性,能量,逆差矩。 -Extract a picture of the gray level co-occurrence matrix and its properties: contrast, correlation, energy, inverse difference moment.
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-11-30
    • 文件大小:762byte
    • 提供者:昌腾
  1. shuxing

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  2. 可利用feko得到回波或根据公式构造回波,基于字典缩放的属性散射中心的参数提取,并重构回波(The echo can be obtained by using FEKO, or the echo can be constructed according to the formula. The parameters of the scattering center of the dictionary are extracted based on the dictionary scaling and
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2019-09-21
    • 文件大小:6kb
    • 提供者:achimid
  1. 邻近粗糙集的离散,约简,规则提取等

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  2. 邻近粗糙集的基本算法,包括数据补齐,属性约简,值约简,规则生成提取,非常实用。
  3. 所属分类:数值算法/人工智能

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