整個(gè)實(shí)驗(yàn)是在Windows環(huán)境下使用delphi完成的。選取了600篇文檔，數(shù)據(jù)集共分教育，商業(yè)與經(jīng)濟(jì)，計(jì)算機(jī)與因特網(wǎng)，娛樂與休閑，自然科學(xué)5個(gè)類別， 教育類包括31篇文檔， 商業(yè)與經(jīng)濟(jì)類有93篇文檔， 計(jì)算機(jī)與因特網(wǎng)102篇文檔， 娛樂與休閑166篇文檔， 自然科學(xué)有208篇文檔。 目錄“DataSet”：RawText中的文本分詞后保存在DataSet目錄。 數(shù)據(jù)表“WordsTable”：保存DataSet中所有文本的倒排文檔。 其中“目錄DataSet”和“DataBase.mdb”為實(shí)驗(yàn)測(cè)試所必須
標(biāo)簽： Windows delphi 600 實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2014-01-22
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產(chǎn)生頻率選擇性衰落的雷利通道，參數(shù)由天線結(jié)構(gòu)、OFDM系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功率延時(shí)結(jié)構(gòu)來決定。
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上傳時(shí)間： 2014-12-20
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今天為網(wǎng)友提供的是JAVA源碼，全球著名IT公司ILog的APS高級(jí)排產(chǎn)優(yōu)化引擎，就連SAP、Oracle等ERP中的物料需求計(jì)劃與生產(chǎn)計(jì)劃算法都來源于ILog。APS高級(jí)排產(chǎn)系統(tǒng)我研究了好久，中間的性線求解算法可真謂難呀。其中tutorialcndlg.htm是幫助文件，src下是源代碼。希望版主能給我?guī)浊Х郑乙蚕雲(yún)⒖家幌逻@里的幾個(gè)系統(tǒng)。下面還會(huì)有銷售性線預(yù)測(cè)系統(tǒng)與運(yùn)輸車輛優(yōu)化系統(tǒng)。
上傳時(shí)間： 2014-01-12
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自適應(yīng)二維數(shù)字水印系統(tǒng)隨著因特網(wǎng)和數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字媒體已成為人們獲取知識(shí)的主要手段，但這也帶來了一系列問題：如作品侵權(quán)、非法復(fù)制和傳播等。而數(shù)字水印技術(shù)作為版權(quán)保護(hù)的重要手段，已得到廣泛的研究和應(yīng)用。本文提出了一種以灰度圖象為水印的空域二維自適應(yīng)數(shù)字水印算法。為實(shí)現(xiàn)水印圖象的疊加，我們首先將其進(jìn)行8 8分塊并進(jìn)行DCT變換，然后對(duì)每塊的DCT系數(shù)進(jìn)行量化和調(diào)整，最后，取出每塊的部分DCT系數(shù)構(gòu)成水印信號(hào)。為了實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)，首先將載體圖象按8 8分塊并利用視覺掩蔽特性對(duì)載體圖象象素進(jìn)行分類，根據(jù)塊分類結(jié)果，水印信號(hào)以不同強(qiáng)度嵌入到載體圖象中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的算法具有較好的魯棒性。最后本文對(duì)該技術(shù)今后的研究指出了一些可能的方向。
標(biāo)簽： 二維 數(shù)字水印 因特網(wǎng) 發(fā)展
上傳時(shí)間： 2016-06-28
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使用說明 使用時(shí)打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉(zhuǎn)”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實(shí)現(xiàn)精確的車牌定位。 具體步驟 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個(gè)初始閾值T對(duì)圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對(duì)不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對(duì)圖像B做簡(jiǎn)單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會(huì)影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對(duì)G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-17
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有了合適的處理對(duì)象，剩下的就是技術(shù)問題了。在數(shù)字運(yùn)動(dòng)檢測(cè)中運(yùn)用的關(guān)鍵技術(shù)有圖像數(shù)據(jù)讀取、圖像的中值濾波、圖像灰度化、圖像梯度的獲取、圖像特征區(qū)域的確定、兩幅圖像的匹配、圖像二值化、圖像細(xì)化、圖像去離散點(diǎn)的操作、物體的區(qū)域定位、物體中心點(diǎn)的取得，最后再?gòu)膱D片中得到物體運(yùn)動(dòng)軌跡。本運(yùn)動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)是為了實(shí)現(xiàn)對(duì)一系列圖片中運(yùn)動(dòng)物體的跟蹤而設(shè)計(jì)的，它通過對(duì)一系列圖片的處理，提取出圖片背景，識(shí)別出運(yùn)動(dòng)物體，進(jìn)而對(duì)運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行跟蹤，得到物體運(yùn)動(dòng)的軌跡。本文主要闡述了什么是數(shù)字圖像處理、數(shù)字圖像處理的基本要求、數(shù)字圖像處理的實(shí)踐及開發(fā)工具的特點(diǎn)、功能、
標(biāo)簽： 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2013-12-11
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對(duì)n個(gè)關(guān)鍵字取整數(shù)的記錄進(jìn)行整序，以使所有關(guān)鍵字為非負(fù)整數(shù)的記錄排在關(guān)鍵字為負(fù)數(shù)的記錄之前，要求使用最少的附加空間，且算法的時(shí)間復(fù)雜度為O（n）。
上傳時(shí)間： 2016-07-05
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合并排序算法是用分治策略實(shí)現(xiàn)對(duì)n個(gè)元素進(jìn)行排序的算法。其基本思想是：將待排序的元素分成大小大致相同的2個(gè)子集合，分別對(duì)2個(gè)子集合進(jìn)行排序，最終將排好序的子集合合并成為所要求的排好序的集合。算法復(fù)雜度為：O(nlogn)
上傳時(shí)間： 2014-11-29
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快速排序算法是基于分治策略的另一個(gè)排序算法。其基本思想是，對(duì)于輸入的字?jǐn)?shù)組a[p:r]，按以下3個(gè)步驟進(jìn)行排序： （1）分解：以a[p]為基準(zhǔn)元素將a[p:r]劃分成3段a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r]，使得a[p:q-1]中任何元素小于等于a[q]，a[q+1:r]，中的任何元素大于等于a[q]。下標(biāo)q在劃分過程中確定 （2）遞歸求解：通過遞歸調(diào)用快速排序算法，分別對(duì)a[p:q-1]和a[q+1:r]進(jìn)行排序 （3）合并：在a[p:q-1]和a[q+1:r]已經(jīng)排好序的情況下，不需要執(zhí)行任何運(yùn)算，a[p:r]就已排好序 平均算法復(fù)雜度O(nlogn)
上傳時(shí)間： 2016-07-09
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假設(shè)某銀行有4個(gè)窗口對(duì)外接待客戶,從早晨銀行開門起不斷有客戶進(jìn)入銀行。由于每個(gè)窗口在某個(gè)時(shí)刻只能接待一個(gè)客戶，因此在客戶人數(shù)眾多時(shí)需要在每個(gè)窗口前順次排隊(duì)，對(duì)于剛進(jìn)入銀行的客戶，如果某個(gè)窗口的業(yè)務(wù)員正空閑，則可上前輸業(yè)務(wù)；反之，若4個(gè)窗口均有客戶所占，他便會(huì)排在人數(shù)最少的隊(duì)伍后面。編制一個(gè)程序模擬銀行的這種業(yè)務(wù)活動(dòng)并計(jì)算一天中客戶在銀行的平均逗留時(shí)間。
標(biāo)簽： 窗口
上傳時(shí)間： 2016-07-16
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