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多源

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有關(guān)源碼!希望對(duì)大家有幫助,以后會(huì)上傳更多源碼!

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有關(guān)源碼!希望對(duì)大家有幫助,以后會(huì)上傳更多源碼!

    標(biāo)簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼 多源

    上傳時(shí)間: 2015-07-03

    上傳用戶:jackgao

  • 根據(jù)《多源信息融合》一書中的IMM多模型跟蹤算法所寫的仿真程序

    根據(jù)《多源信息融合》一書中的IMM多模型跟蹤算法所寫的仿真程序

    標(biāo)簽: IMM 多源信息融合 多模型 仿真程序

    上傳時(shí)間: 2013-12-26

    上傳用戶:wyc199288

  • 圖論中求解不含負(fù)權(quán)環(huán)的多源動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法floyd

    圖論中求解不含負(fù)權(quán)環(huán)的多源動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法floyd

    標(biāo)簽: floyd 圖論 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 多源

    上傳時(shí)間: 2013-12-29

    上傳用戶:liglechongchong

  • 那有那么多源碼可傳呀,就是傳也是違法呀,所以只能傳亂碼了

    那有那么多源碼可傳呀,就是傳也是違法呀,所以只能傳亂碼了

    標(biāo)簽: 多源

    上傳時(shí)間: 2014-01-08

    上傳用戶:zmy123

  • 3G天氣預(yù)報(bào)WAP程序,更多源碼請(qǐng)登陸星宇在線http://xywap.cn

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    標(biāo)簽: xywap http WAP cn

    上傳時(shí)間: 2016-12-30

    上傳用戶:zmy123

  • 多源最短路徑的一個(gè)算法,編碼風(fēng)格清晰明了

    多源最短路徑的一個(gè)算法,編碼風(fēng)格清晰明了

    標(biāo)簽: 多源 最短路徑 算法 編碼

    上傳時(shí)間: 2017-09-27

    上傳用戶:啊颯颯大師的

  • 多源數(shù)據(jù)融合的三維實(shí)景建模與可視化技術(shù)研究及應(yīng)用

    戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境是影響戰(zhàn)爭(zhēng)勝負(fù)走向的關(guān)鍵因素,其中地形是戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的主要構(gòu)成。隨著軍事技術(shù)的變革、精確打擊和精確斬首武器的運(yùn)用,傳統(tǒng)二維地圖的局限性已經(jīng)無法滿足軍事訓(xùn)練和軍事指揮方面的需求。而對(duì)于當(dāng)前的三維戰(zhàn)場(chǎng)地形,快速進(jìn)行地形模型構(gòu)建、地形模型精細(xì)化以及海量數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的要求顯得越來越高。因此,本文為構(gòu)建真實(shí)的三維戰(zhàn)場(chǎng)地理環(huán)境及可視化進(jìn)行了深入研究。本文選用傾斜攝影技術(shù)與 Cesium可視化庫(kù)進(jìn)行真實(shí)三維地形的建立及可視化平臺(tái)的搭建,以西安工業(yè)大學(xué)未央校區(qū)做為典型應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行城市作戰(zhàn)可視化開發(fā)。首先,本文介紹了三維實(shí)景建模與可視化相關(guān)理論;論述了在Web端進(jìn)行可視化開發(fā)的優(yōu)勢(shì);提出了傾斜攝影測(cè)量技術(shù)對(duì)三維戰(zhàn)場(chǎng)地形構(gòu)建時(shí)存在的問題及解決辦法。其次,本文制定了戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境多源數(shù)據(jù)采集方案以及基于 Smart3D多源數(shù)據(jù)融合建模流程。制作了三維戰(zhàn)場(chǎng)地形數(shù)據(jù)并進(jìn)行了模型質(zhì)量分析,包括模型的紋理精度、幾何精度和地理坐標(biāo)精度。確保生成的地形數(shù)據(jù)滿足逼真的可視化視覺效果及地形對(duì)地面人員裝備的各種干涉作用的真實(shí)性最后,本文在前三章的基礎(chǔ)上采用BS三層架構(gòu)的方式,通過 Cesium、HTLM,JavaScript等語言進(jìn)行戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境可視化平臺(tái)的搭建,實(shí)現(xiàn)了城市化作戰(zhàn)的三維戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境構(gòu)建。同時(shí)本文基于 Cesium完成了模型單體化和模型驅(qū)動(dòng)等功能本課題對(duì)三維戰(zhàn)場(chǎng)地形環(huán)境構(gòu)建與可視化研究具有重要意義。本文提出的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境構(gòu)建方法可以運(yùn)用到各種戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的構(gòu)建,包括山地丘陵的作戰(zhàn)地形環(huán)境構(gòu)建、城市反恐作戰(zhàn)等。通過可視化平臺(tái)的加載可以直觀、真實(shí)了解戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境。通過模型驅(qū)動(dòng)完成戰(zhàn)場(chǎng)中各種演示效果。關(guān)鍵詞:多源數(shù)據(jù)融合;傾斜攝影測(cè)量:三維建模;Cesium:三維戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境可視化:CZML

    標(biāo)簽: 數(shù)據(jù)融合

    上傳時(shí)間: 2022-03-17

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  • 基于LM393麥克風(fēng)聲音傳感器 ATtiny的多源控制USB燈原理圖+源碼

    基于LM393麥克風(fēng)聲音傳感器 ATtiny的多源控制USB燈原理圖+源碼

    標(biāo)簽: lm393 麥克風(fēng) 聲音傳感器 usb 原理圖

    上傳時(shí)間: 2022-07-25

    上傳用戶:slq1234567890

  • 基于多源測(cè)量數(shù)據(jù)融合的三維建模技術(shù)研究

    本文以某油田數(shù)字化改造項(xiàng)目為背景,研究?jī)?nèi)容主要分為如下四個(gè)部分(1)三維激光掃描儀在掃描作業(yè)中會(huì)產(chǎn)生精度不符合項(xiàng)目要求的問題,導(dǎo)致后續(xù)的維模型精度無法達(dá)到要求。本文系統(tǒng)分析了掃描儀的誤差來源,采用單邊法和交叉雙邊法的標(biāo)定實(shí)驗(yàn)方案,可以較快、較準(zhǔn)確的檢驗(yàn)三維激光掃描儀的精度,為后續(xù)數(shù)據(jù)獲取奠定了良好的基礎(chǔ)(2)傳統(tǒng)的紋理圖片采集方法沒有規(guī)則,拍攝的圖片較多,數(shù)據(jù)量較大,且有時(shí)會(huì)遺漏部分場(chǎng)景信息。通過對(duì)比分析研究前后幾次采集的大量紋理圖片數(shù)據(jù),提出了一種快速、全面的紋理采集方法,提高了采集效率,降低了數(shù)據(jù)量。通過研究降噪、增強(qiáng)特征等算法,對(duì)紋理圖片進(jìn)行處理,獲取了較好的模型顯示細(xì)膩感。最后,通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析了上種不同理貼圖方法在模型真實(shí)度、內(nèi)存占用量和操作易程度等力面的影響,得出各個(gè)貼圖方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍,為后續(xù)的高質(zhì)量、快速度的紋理貼圖提供了理論依據(jù)(3)針對(duì)地面激光掃描儀在點(diǎn)云拼接時(shí)出現(xiàn)無法識(shí)別標(biāo)靶球的問題,分析研究了大量其它站掃描的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和標(biāo)靶擺放位置,提出了相應(yīng)的擺放規(guī)則,提高了識(shí)別標(biāo)靶的成功率和點(diǎn)云拼接效率。復(fù)雜的曲面類模型在正向建模軟件中的操作難度較大,且操作復(fù)雜,作者通過轉(zhuǎn)換格式將點(diǎn)云放置在逆向軟件中使用曲面擬合建模方法進(jìn)行三維建模,提高了建模效率。非規(guī)則類模型在通過交集、并集和差集操作時(shí)會(huì)出現(xiàn)模型消失的問題,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)和研究,詳細(xì)提出了其建模步驟,減少了該類問題的出現(xiàn)。團(tuán)隊(duì)協(xié)同作業(yè)的模型整合階段容易出現(xiàn)材質(zhì)和模型重復(fù)問題,結(jié)合項(xiàng)目的建模技術(shù)要求提出了相關(guān)的模型建模規(guī)范,提高了模型整合效率

    標(biāo)簽: 數(shù)據(jù)融合

    上傳時(shí)間: 2022-03-17

    上傳用戶:XuVshu

  • 基于云計(jì)算的冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化方法研究

    針對(duì)冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化問題,分析云計(jì)算模式下處理配送車輛實(shí)時(shí)路徑的優(yōu)勢(shì),建立了冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化應(yīng)用服務(wù)架構(gòu);并在該架構(gòu)下獲取多源實(shí)時(shí)交通信息,分析車輛配送時(shí)間和綜合成本,構(gòu)建了冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化模型,并在云計(jì)算環(huán)境下利用粗粒度并行遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明云計(jì)算環(huán)境下冷藏車輛實(shí)時(shí)路徑優(yōu)化方法是有效的,該方法對(duì)冷鏈物流配送成本實(shí)現(xiàn)精細(xì)化控制,提高配送服務(wù)效率,具有實(shí)際意義。

    標(biāo)簽: 云計(jì)算 物流配送 方法研究 車輛路徑

    上傳時(shí)間: 2013-10-08

    上傳用戶:peterli123456

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