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搜索资源列表

  1. 数据稀疏性下的移动路径预测混合模型

  2. 数据稀疏性下的移动路径预测混合模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：165888
    • 提供者：weixin_38711369

  1. 基于分类与回归混合模型的人脸年龄估计方法

  2. 基于分类与回归混合模型的人脸年龄估计方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：906240
    • 提供者：weixin_38627769

  1. CIrobustLMM:包含R脚本以基于自举计算鲁棒线性混合模型的百分位数置信区间-源码

  2. 健壮的LMM 包含一组R函数和脚本，用于基于引导方案或Wald-z来计算百分数置信区间，用于使用经典方法和鲁棒方法估算的线性混合模型。 该脚本允许平衡的纵向数据设计。 实现了两种引导程序方案：野生引导程序和参数引导程序。 两者都适用于merMod类（来自lme4软件包），varComprob（或来自robustvarComp软件包的varComprob.fit或varComprob.S）和rlmerMod（来自robustlmm软件包）的对象。 提供了有关睡眠研究数据的纵向线性混合模型的完整示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_42129797

  1. 基于光谱混合模型与观测模型相结合的高光谱图像空间分辨率增强

  2. 基于光谱混合模型与观测模型相结合的高光谱图像空间分辨率增强

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：122880
    • 提供者：weixin_38663167

  1. 基于新型混合模型的欠定盲分离方法

  2. 针对欠定盲分离问题,提出了一种新的源恢复方法.在时频域局部区域采用复高斯分布对源信号进行建模,将语音信号的稀疏性和局部平稳性结合在一起,提出了一种新的混合模型来描述观测信号在局部区域的概率分布.通过该模型,将每个时频点的源信号状态的判断问题转换成模型的参数估计和后验概率的计算问题,最后通过子混合矩阵的逆恢复出源信号.实验结果表明,该方法具有很快的收敛速度,并且比已有方法具有更好的分离性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38633897

  1. 基于情绪的股票回报率混合模型

  2. 基于情绪的股票回报率混合模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：435200
    • 提供者：weixin_38558660

  1. 基于概率混合模型分解的多音复音音乐信号的乐器识别和音高估计

  2. 在本文中，我们提出了一种基于概率混合模型分解的方法，该方法可以同时识别乐器类型，估计音高并将每个音高分配给包含多个音源的单声道复音音频。 在提出的系统中，将观察到的混合音符的概率密度函数（PDF）视为所有可能音符模型的加权和近似值。 这些音符模型涵盖了14种乐器及其所有可能的音高，并根据概率描述了它们的动态频率包络线。 表示特定类型乐器音高存在概率的权重系数是使用最大期望（EM）算法估算的。 权重系数用于检测源乐器的类型和音高。 涉及在指定的音高范围F3-F6（37个音高）内的14台乐器的实验结

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：788480
    • 提供者：weixin_38570459

  1. 基于混合模型的社交网络垃圾邮件检测

  2. 基于混合模型的社交网络垃圾邮件检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：306176
    • 提供者：weixin_38675970

  1. 使用自适应高斯混合模型分类器和卡尔曼估计器对基于fNIRS的脑计算机接口进行实时解码

  2. 使用自适应高斯混合模型分类器和卡尔曼估计器对基于fNIRS的脑计算机接口进行实时解码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：994304
    • 提供者：weixin_38670949

  1. 基于混合模型的生物事件触发词检测

  2. 基于混合模型的生物事件触发词检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1030144
    • 提供者：weixin_38526823

  1. 关于量子有限自动机的混合模型

  2. 关于量子有限自动机的混合模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：608256
    • 提供者：weixin_38684335

  1. 嵌入式局部自适应高斯混合模型，可实现全图像超分辨率

  2. 嵌入式局部自适应高斯混合模型，可实现全图像超分辨率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38735899

  1. 车辆悬架阻尼多模式切换阻尼器的混合模型预测控制

  2. 车辆悬架阻尼多模式切换阻尼器的混合模型预测控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38732912

  1. 通过拉普拉斯比例混合模型和非局部低阶逼近消除混合噪声

  2. 通过拉普拉斯比例混合模型和非局部低阶逼近消除混合噪声

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：655360
    • 提供者：weixin_38707153

  1. 具有粗糙集的鲁棒修正高斯混合模型用于图像分割

  2. 准确的图像分割是图像处理中必不可少的步骤，其中具有空间约束的高斯混合模型起着重要作用，并已被证明对图像分割有效。 但是，大多数方法都面临一个或多个挑战，例如对异常值的鲁棒性有限，分段的平滑度过高，对初始化敏感以及手动设置参数。 为了解决这些问题并进一步提高图像分割的准确性，本文提出了一种结合粗糙集理论的鲁棒改进高斯混合模型来进行图像分割。 首先，为了使高斯混合模型对噪声更鲁棒，构造了一个新的空间权重因子，以计算其紧邻像素的概率来代替图像像素的条件概率。 其次，为了进一步减少分割的过度平滑度，通过

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38730821

  1. 基于状态混合模型的单目标跟踪贝叶斯估计

  2. 本文提出了一种基于状态混合模型理论的单目标跟踪贝叶斯算法。 与现有方法相比，该算法旨在推导所有测量的似然函数。 鉴于此，进一步提出了一种解析贝叶斯算法。 此外，在动力学和测量模型的线性高斯假设下，提出了一种封闭形式的解决方案。 我们的研究证明了该方法在单目标检测和跟踪中的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：507904
    • 提供者：weixin_38725623

  1. SamplingGMM:用于从高斯混合模型中采样并对其进行可视化的代码（对于中等文章）-源码

  2. SamplingGMM:用于从高斯混合模型中采样并对其进行可视化的代码（对于中等文章）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42131261

  1. 扩展的全尺寸高斯混合模型的缺失数据分类：在基于EMG的运动识别中的应用

  2. 数据丢失是模式识别技术在解决现实生活中的分类任务时需要处理的一个常见缺陷。 本文首先讨论了使用高斯混合模型（GMM）处理缺失值的高维样本时遇到的问题。 由于由于收敛性和稳定性问题，直接使用高维样本作为输入来拟合GMM非常困难，因此提出了一种通过将降维GMM扩展到全维空间来构建高维GMM的新方法。 在扩展的全维GMM的基础上，提出了边际化和条件均值插补两种方法，对在线阶段数据缺失的样本进行分类。 然后，采用提出的方法从表面肌电信号（sEMG）识别手部动作，即使缺少50％的sEMG信号，也可以获得超

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38713167

  1. 具有主动轮廓和Student-t混合模型的快速而强大的图像分割

  2. 具有主动轮廓和Student-t混合模型的快速而强大的图像分割

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：602112
    • 提供者：weixin_38693506

  1. 高斯混合模型的参数估计及其在多模式过程监测中的应用

  2. 高斯混合模型的参数估计及其在多模式过程监测中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：339968
    • 提供者：weixin_38752907
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