本文提出一種用于獨立成份分析(ICA)的特征選擇濾波方案用于改善ICA算法對關鍵獨立成份(SOI)的分離和提取,關鍵獨立成份在其信號樣本數據的空間分布上具有一定特征. 本文以平滑濾波為例,表明加入此類特征濾波的ICA算法可以改善對于視覺功能區等平滑圖象信號的提取. 因此, 這種特征濾波技術在估計具有平滑特性的腦功能成像方面具有潛在的應用價值.
標簽： ICA 獨立 SOI 分
上傳時間： 2015-03-20
上傳用戶：han_zh
Kohonen的SOFM(自組織特征映射)：這種算法部分收到生物特征影響，在網絡輸出層內按幾何中心或特征進行聚類。
標簽： Kohonen SOFM 特征 自組織
上傳時間： 2015-03-22
上傳用戶：450976175
一個利用matlab實現的特征臉的提取程序，可作為其他程序的基礎算法
標簽： matlab 特征 程序
上傳時間： 2014-02-08
上傳用戶：libinxny
系統資源(r1…rm),共有m類，每類數目為r1…rm。隨機產生進程Pi(id,s(j,k)，t),0
標簽： rm 資源
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：天誠24
摘 要 雖然開放系統是一個流行的名詞, 但是對于一般用戶, 它卻是一個在實際工作中“無法操作”的事物。本文從計算機開放系統的基本特征出發, 通過邏輯推理, 導出描述開放系統的輪廓, 借助于后者使開放系統一詞的內涵得到了澄清, 并使它的實現變成了“可操作的”。文中還從IT 實際工作的方便出發, 提出了一個簡明的開放系統的工作定義。關鍵詞 開放系統, 輪廓, 可移植性, 可互操作性, 封閉系統, 開放式專有系統
標簽： 用戶 操作 特征
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：lps11188
用于腦電信號特征提取的InfoMax Algorithm Based on ICA；也可以稍作改動用于其他信息提取。
標簽： Algorithm InfoMax Based ICA
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：diets
在人工智能中模式識別比較新的分類算法,支持向量機.用于特征分類.
標簽： 人工智能 模式識別 分類算法 分類
上傳時間： 2015-03-24
上傳用戶：bjgaofei
人工智能模式識別中基于非負矩陣分解生成特征空間的算法
標簽： 人工智能 模式識別 非負矩陣分解 特征
上傳用戶：hullow
LNMF是基于“局部”非負矩陣分解生成特征空間的算法，而NMF是基于非負矩陣分解。
標簽： LNMF 局部 非負矩陣分解 特征
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：來茴
計算橋梁箱形截面的特征，包括面積，形心距，形心軸到底面的距離，對X軸的慣性矩 ，對Y軸的慣性矩，自由扭轉慣性矩，約束扭轉慣性矩
標簽： 計算 截面 特征
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：llandlu
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