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  1. OpenCV 颜色追踪的示例代码

  2. FPS 每秒帧数 背景消除建模 BSM Background SUbtraction BS算法 图像分割(GMM-高斯混合模型) 机器学习(KNN-K临近) #include #include #include #include #include #include #include using namespace st

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38545768

  1. OpenCV 颜色追踪的示例代码

  2. FPS 每秒帧数 背景消除建模 BSM Background SUbtraction BS算法 图像分割(GMM-高斯混合模型) 机器学习(KNN-K临近) #include #include #include #include #include #include #include using namespace st

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38548421

  1. 动态面板数据模型及Eviews实现

  2. 动态面板数据模型及Eviews实现 Eviews常用面板回归模型案例实战 Eviews写入面板数据② Eviews写入面板数据① 模型介绍 动态面板数据模型，即面板数据模型的解释项 中纳入 被解释变量 的滞后项，以反映动态滞后效应。 参数估计方法 GMM广义矩估计 数据准备 1998-2017年中国30个省数据 因变量：afdi 自变量：age open labor Eviews实现 ！数据录入方式与面板模型数据录入方式不同 1、file-new-workfile 2、右键-new ob

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：432128
    • 提供者：weixin_38631738

  1. Wireless channel feature extraction via GMM and CNN in the tomographic channel model

  2. Abstract: Wireless channel modeling has always been one of the most fundamental highlights of the wireless communication research. The performance of new advanced models and technologies heavily depends on the accuracy of the wireless CSI (Channel St

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38514660

  1. Kaggle比赛系列：（6）Sklearn应用：data-science-london-scikit-learn

  2. 1、先使用一个简单的模型，得到一个baseline，在此基础上改进：输入特征标准化、特征降维等； 2、这里出现了GMM算法，其实际作用是对输入特征进行了后验概率的预测，构建了新的输入特征（使同一类的特征距离更短，聚类作用） import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from subprocess import check_output import wa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：429056
    • 提供者：weixin_38729685

  1. 一种基于用户行为预测的群移动性管理模型

  2. 移动性管理是未来5G移动的重要组成部分，如何均衡寻呼负载和位置更新开销，从而合理利用无线资源是当前的研究重点。提出了一种新的群移动性管理（GMM）方案，可以针对具有相同运动特征的用户进行集中式管理，从而可以减少单个用户移动性管理（SMM）时存在的重复开销。仿真结果表明，GMM比SMM可以获得更佳的运行开销。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38630853

  1. 基于CNN的连续语音说话人声纹识别

  2. 近年来，随着社会生活水平的不断提高，人们对机器智能人声识别的要求越来越高。高斯混合—隐马尔可夫模型（Gaussian of mixture-hidden Markov model, GMM-HMM）是说话人识别研究领域中最重要的模型。由于该模型对大语音数据的建模能力不是很好，对噪声的顽健性也比较差，模型的发展遇到了瓶颈。为了解决该问题，研究者开始关注深度学习技术。引入了CNN深度学习模型研究连续语音说话人识别问题，并提出了CNN连续说话人识别（continuous speaker recogni

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38624628

  1. 在噪声环境下的分级说话人辨识

  2. 将小波变换与维纳滤波结合起来对语音进行去噪.为了提高系统的鲁棒性和辨识率,在采用分级说话人辨识的基础上,将基音周期的高斯概率密度对GMM分类器的似然度进行加权,形成新的似然度进行说话人辨识.实验结果显示,所提出系统的鲁棒性和辨识率都有所提高.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：365568
    • 提供者：weixin_38698311

  1. 基于改进混合概率主元分析模型的过程监控

  2. 基于混合概率主元分析(MPPCA)的监控方法,存在要求各子模型中主元个数相同、 监控指标不一致、 监控表格过多等缺陷.为此对MPPCA算法进行改进,分两步建立模型;首先求出混合高斯模型(GMM),然后利用概率主元分析)(PPCA) 建立每个子模型的主元模型.改进方法中各子模型主元的选取兼顾了主元的解释率及其变化趋势,并引进基于PPCA的监控方法,保证了监控指标的一致性H 减少了过程监控图.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：392192
    • 提供者：weixin_38626192

  1. 可变类空间约束高斯混合模型遥感图像分割

  2. 针对传统高斯混合模型（GMM,Gaussian mixture model）难以自动获取类属数和对噪声敏感问题，提出了一种基于可变类空间约束GMM的遥感图像分割方法。首先在构建的GMM中，将像素类属性建模为马尔可夫随机场（MRF,Markov random field），并在此基础上定义其先验概率；结合邻域像素类属性的后验概率和先验概率，定义噪声平滑因子，以提高算法的抗噪性；在参数求解过程中，分别采用可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗（RJMCMC,reversible jump Markov chai

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38683195

  1. 基于GMM的多模态过程模态识别与过程监测

  2. 多模态复杂过程的多变量、多工序、变量时变性以及模态转换时间不确定等多种原因, 导致面向多模态生产过程的监测问题十分复杂. 对此, 基于高斯混合模型的监测方法, 结合定性知识和定量知识, 解决了多模态过程监测中离线数据模态划分、稳定模态和过渡模态的监测模型建立以及在线数据的模态识别等关键问题, 最终实现了对多模态过程的监测.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：367616
    • 提供者：weixin_38558660

  1. 基于自编码器的未知协议分类方法

  2. 针对互联网中存在的大量未知协议导致网络管理和维护网络安全十分困难的问题，提出了一种未知协议的分类识别方法。结合自编码器技术和改进的K-means聚类技术针对网络流量实现了未知协议的分类识别。利用自编码器对网络流量进行降维和特征提取，使用聚类技术对降维后数据进行无监督的分类，最终实现对网络流量的无监督识别分类。实验结果表明，所提方法分类效果优于传统的 K-means、DBSCAN、GMM 算法，且具有更高的效率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38546459

  1. 基于Gabor 变换的GrabCut 纹理图像分割

  2. 多数自然图像都包含纹理信息, 它相对颜色特征而言具有描述方向性与尺度差异的特性. 因此, 可以利用半交互式的GrabCut 的图像分割方式对图像前景区域与背景区域进行有效的分割, 通过建立前景和背景所对应的高斯混合模型(GMM), 结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化, 并利用前景和背景的KL 测度, 自适应地终止分割过程. 实验对比分析表明, 所提出的方法对于合成纹理图像与自然纹理图像具有较好的整体分割效果及较高的分割准确率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38548717

  1. 基于混合高斯背景模型和四帧差分法的目标检测方法

  2. 针对传统混合高斯模型（GMM）在检测运动目标时存在噪声、计算量大、效果不佳等问题，提出了一种混合四帧差分算法的改进混合高斯目标检测方法。通过选定不同规则，分别更新前后帧图像的学习速率来消除“鬼影”；提出一种删除多余、过期背景模型的方法来减少计算量；最后通过形态学处理解决“空洞”问题。实验证明所提算法相对传统混合高斯模型算法在消除噪音、提取运动目标完整轮廓、解决光照变化等问题上具有较好效果，并且能很好的解决遮挡物问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38646230

  1. 层级数据空间经济计量模型估计量的仿真比较

  2. 在回顾层级数据空间滞后(HSLAG)模型和层级数据空间误差自回归(HSEAR)模型的基础上,构建可同时考虑数据空间误差局部冲击效应与嵌套随机效应的层级数据空间误差移动平均(HSEMA)模型.在广义矩(GMM)估计的框架下,推导出HSEMA模型的18个矩条件元素,并得到各参数的估计量.通过蒙特卡洛仿真实验对比HSEMA模型、HSLAG模型和HSEAR模型各估计量的估计残差分布,以衡量各估计量的估计精度,并比较其有限样本性质.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38731761

  1. 融合长短时记忆机制的机械臂多场景快速运动规划

  2. 针对快速扩展随机树(rapid-exploration random trees,RRT)算法难以有效解决多场景环境下的机械臂快速运动规划问题,提出一种融合长短时记忆机制的快速运动规划算法.首先,采用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)在规划的初始阶段通过随机采样构建环境的场景模型,并利用该模型进行碰撞检测,以提高运动规划效率;然后,根据人类的记忆机制原理,对多场景的不同GMM按照即时记忆、短期记忆和长期记忆进行存储,并通过场景匹配算法实现不同场景GMM的快速自

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1037312
    • 提供者：weixin_38590456

  1. 考虑运动不确定性的交通建模

  2. 仿真已被认为是自动驾驶系统开发和测试的关键推动力之一，因为出于安全方面的考虑，车载和现场测试可能非常耗时，昂贵且常常无法实现。 因此，对交通进行精确建模对于威胁评估，轨迹规划等方面的自动驾驶仿真至关重要。传统上，在对交通进行建模时，通常认为交通车辆的运动是确定性的，并基于其控制物理进行建模。 然而，由于不正确和/或不完整的感测信息，交通车辆的感测或感知的运动可能充满错误或不准确。 此外，任何未来的轨迹都是未知的，这是很自然的。 本文提出了一种基于高斯过程（GP）的考虑交通不确定性的交通流量建模方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38618521

  1. 改进的基于后验图的无监督示例词查询查询

  2. 针对现有无监督语音样例检测精度不高的现状，提出一种基于后验概率特征和主成分分析的方法。该方法首先利用无标注语料训练GMM，得到训练数据频谱参数的高斯混元后验概率特征向量序列;采用层次聚类算法检测其边界信息得到声学分段，利用K-means算法对所有声学分段聚类并添加标签，通过声学分段和标签训练基于后验概率的声学分段模型（ASM）； ASM将查询项与检索文档的高斯混元后验概率转换为新的后验概率，利用主成分方法优化处理，保持概率向量维数不变，消除噪声信息，提高后验概率特征向量鲁棒性与区分性;最后通过分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：922624
    • 提供者：weixin_38652058

  1. ai-on-browser.github.io:这是一个您可以在浏览器中轻松试用AI的网站-源码

  2. 浏览器上的AI 抽象的 在此站点上，您可以轻松地在浏览器中试用AI。 特征 所有处理均在客户端Javascr ipt中完成。 代码的机器学习部分不使用任何外部库。 警告 该代码在速度，内存使用等方面都不实用。 楷模 任务 模型 聚类 k均值，k均值++，k中间值，x均值，LBG，ISODATA，模糊c均值，层次结构（完全链接，单链接，组平均值，沃德氏，质心，加权平均值，中位数），DIANA，均值漂移，DBSCAN，OPTICS，PAM，CLARA，CLARANS，BIRCH，CURE，潜在狄利

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：290816
    • 提供者：weixin_42165018
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