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搜索资源列表

  1. net

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  2. 本站以C语言和Java语言、嵌入式开发、算法实现为主,源码数量达几十万个,有200多个分类,很多都是本站会员的私家珍藏,互联网上其他地方是找不到的-adsfasdghadfgasdfasdf
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-26
    • 文件大小:97.41kb
    • 提供者:ecbhu
  1. PF_review

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  2. 粒子滤波算法的综述:首先介绍粒子滤波的特征及算法分类,然后对其关键技术进行了归纳分析,并给出了粒子滤波的一些典型应用成果,最后指出了粒子滤波技术亟待解决的一些热点和难点问题。-Summary of particle filter algorithm
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:98kb
    • 提供者:胡瑾秋
  1. classification

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  2. 基于K均值算法的模糊分类器具有很好的分类效果,用它可以很准确的对训练样本进行分类. 此方法是将K均值算法应用于训练数据的聚类,对每个聚类的半径和聚类的中心都是可计算的. 而模糊系统设计方法就是用模糊度来描述聚类, 对训练数据进行高效且准确的分类.-based on K-mean Algorithm,it can Classify the original data very well!
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:140.37kb
    • 提供者:刘明
  1. LBGC

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  2. 使用C++软件实现LBG算法的一种数组分类-To use C++ software implementation of an array of the LBG algorithm classification
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-14
    • 文件大小:3.92kb
    • 提供者:zz
  1. Texture-Segmen-ta-t-ion-withWavelet

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  2. 为了提高纹理图象分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率, 提出了一种基于小波变换的利 用特征加权来进行纹理分割的方法. 该方法包括特征提取、预分割和后分割 3 个阶段, 其中, 特征提取在金字塔结 构小波变换的基础上进行 预分割利用均值聚类算法来对原始图象进行初步的分割 后分割则根据预分割的结果 对特征进行加权, 然后利用最小距离分类器来实现图象的最后分割. 与传统的方法相比, 该方法在分割错误率、边 缘准确性以及区域一致性等方面均有明显的改善-To imp rove t
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:150.83kb
    • 提供者:jjdjjf
  1. zuidagongl

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  2. 针对目前光伏最大功率点跟踪(MPPT)技术研究和应用现状, 根据控制算法的不同分类, 选取固定电压法、扰动观 察法、增量电导法作为研究对象。分析各种控制算法的实现原理, 并且在反激式变换器上进行试验验证, 对试验结果进行比较 分析, 得出三种MPPT 控制方法在启动时间、动态响应、稳态控制精度等方面的性能, 本文最后提出一种在实际应用中能够达到良好控制效果的固定电压启动结合增量电导算法, 该算法动态响应快、稳态控制精度高。-To disturbance observer law Simu
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-12-08
    • 文件大小:1019.21kb
    • 提供者:ldongjin
  1. Pedestr-ian-Detection

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  2. 基于多特征的AdaBoost行人检测算法, 提出一种融合灰 度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法. 该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模 型, 并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布-AdaBoost pedestrian detection algorithm based on multi-feature, presents a fusion of grayscale and contour information of the new multi-feature
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:650.72kb
    • 提供者:hengluo
  1. statistics_soilclass

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  2. 随机森林算法的一个分类器,对随机森林得到的分类结果进行投票,选择最高概率的类别作为最终的投票结果。使用于土壤图斑分解,精细数字土壤制图。-Random Forest algorithm of a classifier, random forest classification results obtained to vote to choose the highest probability of category as the final voting results. Use polygon
  3. 所属分类:File Formats

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1.94kb
    • 提供者:望陈运
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