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MiningAlgorithmsofN-MostFrequentItemsets
- 频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长，最小支持度阈值成为控制这种增长的关键．然而，实际应用中仅使用支持度阈值难以有效控制频繁项集的规模．为此定义N个 最频繁项集挖掘问题，并提出基于支持度阈值动态调整策略的宽度优先搜索算法Apriori和深度优先搜索算法IntvMatrix挖掘N个最频繁项集．实验表明，本文的2种方法的效率比朴素方法高2倍以上，特别当N值较低时，本 文方法的效率优势更为明显．
zuixiaofengxianlujing
- 给定限制期条件下最小风险路径的选取算法，caj格式的
LSSVMstudy
- 对学习最小二乘法的初学者有很大的帮助的一篇文章最小二乘支持向量机算法及应用研究-Least square method of learning is very useful to beginners in an article- least squares support vector machine algorithm and applied research
1001-3695(2008)03-0939-03
- AAA基于最大特征点对互信息量的一种新的算法研究，理论分析和实验结果表明,该算法对图像间的旋转角度没有限制, 配准精度高而且计算量较小. -AAA feature points based on the maximum mutual information of a new algorithm, theoretical analysis and experimental results show that the algorithm for image rotation between
xx
- 本文详细描述了基于小波包的纹理图像去噪方法： 噪声对图像的后续处理影响较大，常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图 像中的噪声，但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想, 文中基于信号和噪声在小 波分解中呈现出来的不同特性，提出了一种新颖的小波包去噪算法, 采用该算法对纹理图 像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的两个范数，然后根据范数值区分信号和噪 声，从而达到去除噪声的目的, 实验结果表明，该算法对皮革图像具有较好的去噪效果，不 仅可以去除纹理图像中的大部分
Abstract
- 摘 要: 1982年，Quisquate和Couvreur提出了一种RSA的变型算法，称为RSA–CRT算法，这是一种基于中国剩余定理的能够加速RSA解密的算法。1990年，Wiener提出了另外一种RSA的变型算法，称为重新平衡–RSA，进一步通过把解密成本转移到加密成本上来加速RSA解密。但是，因为公开指数e通常和RSA系数是同一量级，所以这种方法实质上最大化了加密时间。在本文中，我们介绍两种重新平衡–RSA变型算法，它们的公开指数e比模量更加的小，因此能够在保持较低解密成本的同时有效地减少
adaptive-lms
- 有源自适应噪声的最常用算法，该算法是基于滤波器的输出信号与期望响应之间的误差的均方值为最小。-Active adaptive noise most commonly used algorithm, which is based on the error between the filter output signal and the desired response minimum mean-square value.
adaptive-rms
- 有源自适应噪声的最常用算法之一，该算法是另一个基于最小二乘准则的精确方法，它具有快速收敛和稳定的滤波器特性。-Active adaptive noise, one of the most commonly used algorithm, the algorithm is another accurate method of least squares criterion, it has fast convergence and stability of the filter characteri
Parallel-genetic-algorithm
- 并行遗传算法将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合，极大地提升了遗传算法的求解速度和质量。在主从式0细粒度和粗粒度这三类遗传算法并行化模型中，粗粒度模型以其较小的通讯开销和对种群多样化，获得了最广泛的应用。本文概括了基于模式定理和有限状态马尔可夫链的遗传算法理论，总结了前人在粗粒度模型下开展的理论分析和实践应用，并指出并行遗传算法的研究将向异步化，理论化和模型化的方向发展-而有限状态马尔可夫链是构建并行遗传算法可执行模型的有力工具。-Parallel genetic algorit
Low-Complexity-
- 本文提出了一种低复杂度的变遗忘因子机制用于递归最小二乘恒模约束算法中来抑制干扰。改进的方法通过恒模代价函数的时间平均来调节遗忘因子，从而更快地跟踪干扰并抑制，该文章计算量低，收敛速度快。-This paper presents a low complexity variable forgetting factor recursive mechanism for lscm constraint method to suppress interference. Improved methods be
_L0-Norm-Constraint-LMS-Algorithm
- 用于稀疏系统辨识的L0范约束的最小均方算法原理研究-For sparse system identification of L0 norm constraint of the least mean square algorithm principle is studied
Regularized-LMS
- 归一化的最小均方算法原理及误差分析，LMS入门-Normalized least mean square algorithm principle and error analysis, introduction to LMS
Interactive---image-segmentation
- 本文提出的超像素渐进合并算法应用了图论的基本框架：一幅图像被映 射成一个加权的无向图，其中超像素被当作图中的顶点，而相邻超像素之间通过边 相连，由超像素间的相似度计算出相应边的权值，通过排序每次合并权值最小的两 个超像素。-Shot into a weighted undirected graph, including super pixels as the vertices in the graph, and the adjacent pixels by boundary betw