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fayeboy1984
- 此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分
JTXHFANGZHEN
- 本文在分析城市交通信号控制研究现状和交叉口交通信号控制原理、评价方 法的基础上，设计了单交叉口交通信号两级模糊控制系统。分级模糊控制能有效 减少模糊规则数，易于提取模糊规则，适合于交通状况复杂的城市交叉口交通信 号控制。但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题。为此本文进 一步采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化。本文提出的方 法具有分级模糊控制的优点，同时可以使模糊隶属度的选取更为合理，获得更好 的控制效果。对一个四相位单交叉口，利用MA
weatherOntology
- 本论文结合模式识别技术，在基于本体理论的基础上研究并实现强对流天气推理系统。该系统通过模式识别技术对图像数据进行预处理和特征提取，从中获取有用的特征信息，并结合气象专业知识，对特征信息进行分析，抽象出符合一定气象意义的知识，建立领域本体库，在此基础上研究并设计强对流领域推理规则，进而建立起强对流天气推理系统，以提高强对流气象预报领域的计算机化、快速化和实时化。-This paper combines the pattern recognition technology, ontology-bas
DuixiangHeLei
- 软件重用被广泛地认为是提高软件生产率和质量的关键。面向对象方法中的对象类是一种很好的可重用构件形式。为了快速获取和积累可重用构件，本文研究从源程序中获取对象类的问题，提出了一套较完整的从命令式语言程序中获取对象类的方法和规则。该方法能够从被分析的软件中提取尽可能多的可重用性较好的大粒度和小粒度的对象类。-Software reuse is widely considered to improve software productivity and quality of the key. Obje
Map-matching-algorithm
- 提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法． 该算法综合了数字道路信息和GPS /DR 定位信息， 提取两个重要参数作为输入变量， 即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差． 设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则． 实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置．-Map matching algorithm based on fuzzy neural network
White-Box-Testing1
- 针对软件测试中的白盒测试技术,分析了当前白盒测试的主要方法及存在的测试用例繁多,测试不充分,效率低下等问题。为了解决这些问题,重点介绍了DD图、流程图等概念,并以构造DD图无约束边集合和程序流程树为基础,给出了一个基于程序流程树的测试模型,该模型通过五个步骤来对程序代码进行测试。第一个步骤是提取程序片段,包括重要度评价与程序切分。如果是在集成测试阶段,需要分析模块复杂度,选取当前最重要的模块进行测试。如果是在单元测试阶段,可认为当前的惟一模块就是最重要模块。然后,将复杂程序代码利用程序切片技术,
tuxiangchuli
- 图像处理，提取彩色标识,以上程序可以提取出规则图形。-Image processing, extracting color logo