由于數(shù)據(jù)復雜度的增加以及量的增加，數(shù)據(jù)挖掘技術提供了非常成熟的分析、抽取的工具
標簽： 數(shù)據(jù) 復雜度
上傳時間： 2015-09-28
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定標線的設置與斷面數(shù)據(jù)的采集量直接關系到三維重建圖像的失真度。預置定標線是斷面標本進行三維重建的依。定標線決定了重建過程中片間各結構的位置關系。而斷面數(shù)據(jù)的采集量決定了重建結構的精細度,特別是細小結構。
標簽： 數(shù)據(jù) 三維重建 采集 圖像
上傳時間： 2016-03-19
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數(shù). k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數(shù). k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2013-12-19
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k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測試對象。
上傳時間： 2014-01-21
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針對區(qū)域立體匹配計算量大實時性差的困難,分析了相關匹配算法的實際工作過程,采用消除冗余因子和M2C濾 波、多級分辨率匹配減小計算復雜度,對算法結構進行了改進和優(yōu)化,并利用超線程和D65/EF技術對算法進行了加速,提出 了一種實時區(qū)域匹配算法。對算法進行實驗,結果表明算法符合了視覺導航的準確性和實時性要求,并且對于提高其他區(qū)域 匹配算法實時性也具有重要借鑒意義。
上傳時間： 2013-12-12
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量測可變電阻的類比電壓值，並將10位元的良測結果轉換成ASCII編碼，並輸出到個人電腦上的終端機
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上傳時間： 2014-01-19
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利用T2FNN進行MEC建模,針對IC散射現(xiàn)象進行量測與模擬比較
上傳時間： 2014-01-10
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cc2430的濕度測試程式，可從串口看到傳回的值
上傳時間： 2013-12-09
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L3_1.m: 純量量化器的設計(程式) L3_2.m: 量化造成的假輪廓(程式) L3_3.m: 向量量化器之碼簿的產(chǎn)生(程式) L3_4.m: 利用LBG訓練三個不同大小與維度的碼簿並分別進行VQ(程式) gau.m: ML量化器設計中分母的計算式(函式) gau1.m: ML量化器設計中分子的計算式(函式) LBG.m: LBG訓練法(函式) quantize.m:高斯機率密度函數(shù)的非均勻量化(函式) VQ.m: 向量量化(函式) L3_2.bmp: 影像檔 lena.mat: Matlab的矩陣變數(shù)檔
上傳時間： 2013-12-26
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