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目的:运用强化学习!多分类器集成!降维方法等最新计算机技术,结合细胞病理知识,设计制作/智能化肺癌细胞病理图像诊断系统0"方法:采集细胞图像,运用基于强化学习的图像分割法将细胞区域从背景中分离出来 运用基于样条和改进2方法对重叠细胞进行分离和重构 提取40个细胞特征用于贝叶斯!支持向量机!紧邻和决策树4种分类器,集成产生肺癌细胞分类结果 建立肺癌细胞病理图库,运用基于等降维方法对细胞进行比对,给予未定型癌细胞分类"结果:/智能化肺癌细胞病理诊断系统0应用于临床随机1200例肺
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Gentleboost，这是一种基于信息融合的机器学习源代码，成功应用于多个工程信息领域。-Gentleboost, which is a fusion-based machine learning source code, successfully applied in various projects in the field of information.
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一种用于信息融合的bp算法（vc),初学者，里面有不对的地方，大家注意或者仔细看看啊-Bp one for information fusion algorithm (vc)
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传感器信息融合及其在机器人中的应用
摘要：多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息，可以获得系统所需的
更准确和更精确的信息。介绍了神经网络融合方法，探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器
人避障实验验证了所提方法的有效性。
关键词：多传感器信息融合(MIF)；神经网络；移动机器人；避障；-Sensor Information Fusion and Its Application in Robot Summary: Multi-sensor data f
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支持向量机的信息融合模拟电路故障诊断方法-Information fusion support vector machine method of fault diagnosis of analog circuits
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The past two decades have seen an explosion of renewed interest in the areas of Artificial Intelligence and
Information Processing. Much of this interest has come about with the successful demonstration of real-world
applications of Artificial Ne
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本程序所采用的基于栅格的地图表示方法即将整个环境离散化为规则的基本单元，二维栅格，对于每个栅格指出其中是否存在障碍物，通过对栅格的描述实验环境的建模。目前，这种方法已经在许多机器人系统中得到应用，是使用较为成功的一种方法。栅格地图的优点是：易于创建和维护，且不需要明确的几何参数。栅格地图的缺点是：当栅格数量增大时(在大规模环境或对环境划分比较详细时)，对于地图的维护所占用的内存和CPU时间迅速增长，使计算机的实时处理变得很困难，也就是说刚栅格表示的环境地图，环境空间的分辨率与栅格尺寸的大小有关，
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基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。-Fuzzy neural network based multi-sensor information fusion, we propose a simple and effective algorithm to determine the partition barrier distance and dir
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图片情感分析模型，基于卷积神经网络，以颜色特征为依据进行情感分类，图片情感极性分为积极和消极两类。(The model can extract the hue, brightness, contrast and other information from a picture to represent the emotional polarity of the image. The image sentiment analysis model is using convolution neura
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