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搜索资源列表

  1. 基于opencv3.1库的JAVA源码

  2. 第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第一个Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第一个Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-09-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：caozhenguan

  1. matlab开发-使用Matlab中的聚类方法进行智能卡车的推导和量化

  2. matlab开发-使用Matlab中的聚类方法进行智能卡车的推导和量化。使用k-均值聚类、模糊c-均值聚类和som神经网络进行色彩还原

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-26
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_38743506

  1. 机器学习中的权重学习与差分演化

  2. 机器学习是人工智能的核心研究问题,是计算机获得智能的根本途径。自从20世纪50年代人工智能学科建立以来,人们已经提出了大量的机器学习算法,如决策树、神经网络、支持向量机、K均值聚类及KNN算法等。而实际问题中的真实数据往往具有以下的一个或几个特点:含噪音的、具有缺失数据、数据类别分布不平衡、特征重要程度不同、大数据以及数据含有不确定性等,特别是当前随着计算机技术及通讯网络的迅猛发展,这些问题变得更加突出。为了处理这些不完美的数据,人们提出了许多改进的算法,比如可以集成多个学习器的集成学习系统,能

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：sunearlier

  1. MIMO雷达发射波形优化设计.pdf

  2. 本文构建了OFDM-LFM信号模型，并通过信号模糊函数的分析验证了其理论上的正交性。随后采用同样具有良好脉冲压缩性能的多相编码信号，以极小化峰值旁瓣为代价函数选择通过遗传算法对发射波形进行优化。最后，基于序列二次规划研究了自相关峰值旁瓣电平和互相关峰值电平与码长N、序列数L和加权系数的数值关系。目录 第一章绪论 1.1MIMo雷达波形设计的研究意义及背景 1.2MMo雷达波形设计研究现状的国内外背景和历史发展 第二章MIM雷达概述…… 2.1MIMO雷达的信号模型 般信号模型 3335 2.2信

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_36731567

  1. 彩色图像分割的聚类方法比较

  2. 该代码(matlab)实现了彩色图像分割中聚类方法的比较 测试方法包括： 基于斜率差分布的聚类 Otsu聚类 最大期望聚类 模糊C均值聚类 K均值聚类

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：446464
    • 提供者：qq_28905087

  1. CodeFor5ThQuestion.m

  2. 首先，读取利用数据绘制了31个省份的直方图和曲线图并进行分析；其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；再次；利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；最后，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42119432

  1. 大数据人工智能.pdf

  2. 在这个大数据时代，公司拥有比以往任何时候都更多的消费者数据，远远超过了当前技术所能跟上的水平。但是，人工智能通过超越人为限制来分析数据，从而缩小了差距。 在大数据人工智能的帮助下，您将学习使用机器学习算法（例如k均值，SVM，RBF和回归）来执行高级数据分析。您将了解用于遗传和神经模糊算法的机器和深度学习技术的当前状态。此外，您还将探索如何开发人工智能算法以从数据中学习，为什么需要这些算法以及它们如何帮助解决现实世界中的问题。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-10-01
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：Alienpopo

  1. 基于SVM手绘太阳黑子图像背景提取方法

  2. 手绘太阳黑子图像手写记录信息对于研究太阳黑子长期活动规律具有重要价值，而背景提取又是利用计算机手绘太阳黑子信息数字化工作中的关键过程。文章提出一种基于支持向量机（Support Vector Machine ，SVM）的手绘太阳黑子图像信息背景提取方法，通过针对性地对每个像素样本特征向量的监督学习训练，从而实现背景像素与前景像素的分离，实验证明该方法具有很好的鲁棒性，将此方法与传统的K-means模糊划分、模糊C均值（FCM）聚类方法进行对比分析，证实该方法的应用价值更高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：262144
    • 提供者：weixin_38616139

  1. 基于SVM和FCM的高分辨率遥感影像分类。

  2. 本文针对高分辨率的图像分类问题，提出了一种基于支持矢量机的多特征组合的垂直图像分类方法。该方法对ALOS图像进行两个阶段的操作。第一阶段用模糊C均值（FCM）算术和K-means方法进行粗分类，第二阶段使用灰度共生矩阵（GLCM）提取图像的纹理特征，最终选择相关度参与支持矢量机的分类。图像分类方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38572979

  1. FeetAndShoeMeasurement:无需深度学习的脚加鞋号测量-源码

  2. FeetAndShoeMeasurement-无需深度学习的脚和鞋尺寸测量 问题：给定一个人本身单击的图像，即可确定没有进行深度学习的人的脚和相应的鞋子大小。 如何评估？ 克隆仓库 使用requirements.txt安装所需的软件包 将图像保留在“数据”文件夹中。 样本图像已经保存在数据文件夹中。 运行main.py 工作方式 将原始图像转换为HSV格式 使用高斯模糊消除噪音 在预处理图像上运行k均值聚类以进行基于颜色的分割 检测聚类图像中的边缘。 在边缘检测输出中查找轮廓 生成边界框以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42165508

  1. 基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割

  2. 提出一种基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割方法。首先对预处理后的图像提取Hessian最大本征值、Gabor小波、B-COSFIRE滤波特征,构建3维眼底图像像素特征;同时对眼底图像进行超像素分块,并采用一致性准则对所分的超像素块进行筛选,得到超像素候选块;把超像素候选块当作样本点,把候选块内的像素特征的统计平均值当作特征向量,在特征空间中进行仿射传播聚类得出血管类和背景类两个聚类中心;根据血管类和背景类两个聚类中心,采用最近邻方法对眼底像素进行分类,实现对视网膜血管的分割。实验表明:在DR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_38655309

  1. 偏联系数聚类和随机森林算法在雷达信号分选中的应用

  2. 为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。研究结果表明，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38683930

  1. 计算智能：计算智能项目-源码

  2. 计算智能 计算智能项目 进化算法 第1季度：借助进化方法，找到斯坦纳树的MST（最小生成树） 第2季度：借助进化，找到Eggholder函数的全局最大值 模糊 FCM：模糊c均值算法，在几个数据集上运行 FkNN：在相同数据集上运行的模糊k最近邻算法（指示聚类的边界） 神经网络 ANN-1：简单图 ANN-2：用于对2d数据集点进行回归的单层神经网络架构（线性回归） ANN-3：多层神经网络（1个隐藏层）体系结构，用于对2d数据集点进行回归（非线性回归）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42164534

  1. OneDayProjects：用于研究和学习的小型项目-源码

  2. 一日项目 研究和学习的小型项目 1.客户细分 来自英国零售商的实际交易客户细分： 现“客户细分”为 将客户群分为多个群体的过程，这些群体在产品的营销方式或向他们推销方面具有相似性，例如性别，年龄，兴趣，人口统计，经济状况，地理位置，行为方式，消费习惯等。 是无监督学习的最重要应用之一。 通过使用群集技术，公司可以确定客户的几个细分市场，从而使他们可以定位潜在的用户群。 公司使用群集过程来预见或映射具有类似行为的客户群，以识别和定位潜在的用户群。 用于细分的算法： K均值聚类 分层聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：weixin_42137022

  1. 基于子空间聚类的视频人脸数据自动标注

  2. 针对人脸数据标注所需的人工和时间成本巨大，标注出的人脸数据集含有较多噪声问题，提出一种基于子空间聚类的视频人脸数据自动标注方法。首先，将海量视频作为人脸数据的采集来源，以满足多种人脸识别任务中不同的人脸数据需求，然后使用人脸识别模型将人脸数据映射到特征空间，使用改进K近邻算法把人脸数据划分到不同的子特征空间，最后在每个子特征空间内使用K均值算法分离人脸数据中的正样本、难正样本与负样本，收集难正样本构建人脸数据集。实验在公开数据集LFW与真实待标注数据上进行，实验结果表明子空间聚类法的F1度量得分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38741531

  1. 基于信度区间的故障特征约简方法

  2. 多源信息融合故障诊断方法可以有效提高设备故障的确诊率,但同时需要使用由不同传感器获取的多种故障特征数据.此时若将所有特征的数据用于诊断,则计算量过大,诊断的实时性差.对此,将证据理论与粗糙集相结合,提出基于信度区间的属性约简定理及相应的故障特征(属性)约简方法,力图利用约简后的重要特征进行快速诊断.利用随机模糊变量和K均值对特征数据进行离散化处理,通过压缩二进制矩阵获取核属性,再将属性的信度区间大小作为迭代约简过程中属性的选取标准,向核属性中添加重要属性,最终获得属性约简结果.最后进行电机转子的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_38719540

  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

  1. ML-algorithm-源码

  2. 与ML相关的解决手写问题的算法 旨在解决仅要求手写的问题，可能不适用于计算。 当前列表： 欧氏距离/马氏距离 熵 余弦相似度3.1余弦距离3.2相关距离3.3 L2规范距离 主成分分析（PCA） 4.1协方差矩阵4.2特征值+版本4.3应用PCA 线性判别分析（LDA）5.1绘制数据5.2类均值和协方差矩阵5.3类内散布矩阵和类间散布矩阵5.4 LDA的广义特征值问题5.5投影向量 K均值 K型药物（PAM） MIN或Single Link /平均值 ε邻里 使用EM的模糊聚类 混淆矩阵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42151036
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