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頻率法

最大概率法分詞的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

最大概率法分詞的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法，用這樣的方法分詞可以提高分詞中歧義詞的辨別率，非常經(jīng)典啊

標(biāo)簽： 概率分數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 算法

上傳時間： 2014-01-25

上傳用戶：whenfly
福利彩票15選5玩法是從[1

福利彩票15選5玩法是從[1，15]中的15個整數(shù)中隨機選取5個數(shù)，選對5個為特等獎，選對4個為一等獎，選對3個為二等獎。要想提高中獎率就要選擇合適的號碼。那么如何才能選擇中獎率高的號碼呢？我們可以通過MATLAB的隨機排列數(shù)來模擬，實現(xiàn)號碼好壞的檢驗。

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上傳時間： 2015-12-14

上傳用戶：liglechongchong
用調(diào)用函數(shù)法實現(xiàn)bp網(wǎng)絡(luò)

用調(diào)用函數(shù)法實現(xiàn)bp網(wǎng)絡(luò)，已載入訓(xùn)練和測試樣本供大家分享和學(xué)習(xí)，有較理想的差準率和查全率。

標(biāo)簽： 函數(shù) 網(wǎng)絡(luò)

上傳時間： 2013-11-28

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用徑向基函數(shù)法實現(xiàn)模式分類

用徑向基函數(shù)法實現(xiàn)模式分類，自動選擇最佳隱含層書目，并給出差準率和差全率。

標(biāo)簽： 徑向基函數(shù) 分類模式

上傳時間： 2013-12-21

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基于平均法的boost型DC/DC建模步驟

基于平均法的boost型DC/DC建模步驟，包括電壓模和峰值電流模。增加了誤差放大器放大倍數(shù)的確定，電源調(diào)整率，負載調(diào)整率和三種變換器的一階等效模型

標(biāo)簽： boost DC 建模

上傳時間： 2013-11-25

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基于平均法的buck_boost型DC/DC建模步驟

基于平均法的buck_boost型DC/DC建模步驟，包括電壓模和峰值電流模。增加了誤差放大器放大倍數(shù)的確定，電源調(diào)整率，負載調(diào)整率和三種變換器的一階等效模型

標(biāo)簽： buck_boost DC 建模

上傳時間： 2017-04-11

上傳用戶：gxrui1991
基于平均法的buck型DC/DC建模步驟

基于平均法的buck型DC/DC建模步驟，包括電壓模和峰值電流模。增加了誤差放大器放大倍數(shù)的確定，電源調(diào)整率，負載調(diào)整率和三種變換器的一階等效模型

標(biāo)簽： buck DC 建模

上傳時間： 2013-12-19

上傳用戶：whenfly
目的:運用強化學(xué)習(xí)!多分類器集成!降維方法等最新計算機技術(shù),結(jié)合細胞病理知識,設(shè)計制作/智能化肺癌細胞病理圖像診斷系統(tǒng)0"方法:采集細胞圖像,運用基于強化學(xué)習(xí)的圖像分割法將細胞區(qū)域從背景中分離出來運

目的:運用強化學(xué)習(xí)!多分類器集成!降維方法等最新計算機技術(shù),結(jié)合細胞病理知識,設(shè)計制作/智能化肺癌細胞病理圖像診斷系統(tǒng)0"方法:采集細胞圖像,運用基于強化學(xué)習(xí)的圖像分割法將細胞區(qū)域從背景中分離出來運用基于樣條和改進2方法對重疊細胞進行分離和重構(gòu) 提取40個細胞特征用于貝葉斯!支持向量機!緊鄰和決策樹4種分類器,集成產(chǎn)生肺癌細胞分類結(jié)果建立肺癌細胞病理圖庫,運用基于等降維方法對細胞進行比對,給予未定型癌細胞分類"結(jié)果:/智能化肺癌細胞病理診斷系統(tǒng)0應(yīng)用于臨床隨機1200例肺部病灶穿刺細胞學(xué)涂片,肺癌識別診斷率94180 ,假陽性率1185 ,假陰性率3135 ,肺癌分類識別率82190 ,核異型細胞識別率74120 "結(jié)論:/智能化肺癌早期細胞病理診斷系統(tǒng)0對肺癌細胞涂片診斷率高,克服了肺癌細胞病理診斷過程中取檢細胞數(shù)量少,重疊細胞識別率低,涂片背景及染色差異等干擾因素,可輔助臨床肺部病灶的穿刺細胞病理診斷"

標(biāo)簽： 化學(xué) 圖像分類器分離

上傳時間： 2013-12-16

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雙門限法端點檢測

使用雙門限法（短時能量法及過零率的方法），進行語音信號的端點檢測

標(biāo)簽： 門限端點檢測

上傳時間： 2019-08-28

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用三點法實現(xiàn)機器人三維位置測量的研究

用三點法實現(xiàn)機器人三維位置測量的研究摘要：提出了一種微小爬壁機器人三維位置測量的新方法。筆者通過深入分析研究各種位置測控方法與系統(tǒng) ，提出采用單目視覺方法中的聚焦法，以 CCD作為傳感器，用三點法實現(xiàn) 對機器人的三維位置測量。驗證性實驗結(jié)果表明，本研究提出的測量原理和系統(tǒng)是正確可行的。關(guān)鍵詞：機器人；位置測量；CCD傳感器；單目視覺；攝像機標(biāo) 定中圖分類號：TP242．6 文獻標(biāo) 識碼：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置測量技術(shù)是智能機器人的關(guān)鍵技術(shù) ，是各種機器人控制系統(tǒng) 中極為重要的環(huán)節(jié) ，也是國內(nèi)外研究的熱點所在。按照測試系統(tǒng) 與被測機器人的關(guān) 系，可以將位置測量技術(shù) 分為接觸式和非接觸式兩大類。接觸式測量系統(tǒng) 由于在測量過程中或多或少地對機器人施加了載荷，因而僅適用于靜態(tài) 位置測量。而動態(tài) 位置測量系統(tǒng) 主要分 5類：①激光跟蹤系統(tǒng) ；@ CCD交互測量收稿日期：2001—07—03 基金項目：國家 863高科技研究資助項目(9804-06)；教育部高等學(xué)校骨干教師資助計 3t,j項目作者簡介：張智海 (1973一 )，男，工學(xué)碩士，主要研究方向為智能機器人測控技術(shù) 。系統(tǒng) ；③ 超聲波測量系統(tǒng) ；④ PSD(positionsensitivede— vice)位置測量系統(tǒng) ；⑤ 帶有接近覺傳感器的測量系統(tǒng) 。位置測量還可以從另一個分類角度劃分為主動式測量和被動式測量。主動式測量主要可以分為結(jié) 構(gòu)光方法和激光自動聚焦法兩類。被動式測量主要可以分為雙目視覺、三目視覺、單目視覺等方法。對比以上各種方法的優(yōu)缺點，針對筆者研制的微小爬壁機器人的空間三維位置測量的要求，測量系統(tǒng) 必須滿足尺寸小、分辨率高、穩(wěn)定性和可靠性好、時間響應(yīng)快等特點，提出了采用單目視覺方法中的聚焦法，選用 CCD作為傳感器，用三點法實現(xiàn)對機器人的三維位置測量，并用 Matlab和 V

標(biāo)簽： 機器人

上傳時間： 2022-02-12

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