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log
- 提出基于拉普拉斯高斯（Laplacian of Gaussian，LoG）算子边缘检测的全局二值化方法对其进行处理，该方法通过提取图像边缘部份的像素灰度获得图像二值化的阈值。处理结果表明，与传统的几种方法相比，该方法能够快速选取良好的二值化阈值，较好地区分目标和背景，在相当大模板宽度内图像二值化的结果都令人满意。-Is put forward based on the Laplacian of Gaussian (LoG) Laplacian of Gaussian, operator edge
fengqunsuanfaPID
- 针对工业控制中常用的PID控制器参数整定困难的问题,提出一种基于人工蜂群算法的参数整定方法。将PID控制器待整定参数看作蜜源,利用蜂群特有的角色转变机制搜索优质的参数组合 选取绝对误差矩积分性能指标作为参数寻优的目标函数。仿真实验结果表明,所采用的算法能够提高控制系统的动态性能,增强系统的快速性和稳定性,适用于PID控制器的自整定。 -For industrial control commonly used in PID controller tuning difficult problem
k_meansPP
- K-means++算法是K-means算法的一个改进算法，其中主要改进了k值的选取不会在影响聚类的效果，具有高度的自动性-K-means++ algorithm K-means algorithm, an improved algorithm, in which the major improvements k value does not affect the clustering effect, a high degree of automaticity
dpp
- 通过行列式点过程，可以选取高质量，高多样性的特征(High quality, high diversity features can be selected)
onit
- 用于数字的排序,彩票等预测排序,随机数的选取等功能,还包括了相应的文章()
ELM_样例
- 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）用来训练单隐藏层前馈神经网络（SLFN）与传统的SLFN训练算法不同，极限学习机随机选取输入层权重和隐藏层偏置，输出层权重通过激活函数函数，依据Moore-Penrose（MP）广义逆矩阵理论计算解析求出。(Extreme learning machine (ELM) is used to train single hidden layer feedforward neural network (SLFN). Differe
核主元分析（Kernel principal component analysis ，KPCA）在降维、特征提取以及故障检测中的应用
- 主要功能有： （1）训练数据和测试数据的非线性主元提取（降维、特征提取） （2）SPE和T2统计量及其控制限的计算 （3）故障检测 KPCA的建模过程（故障检测）： （1）获取训练数据（工业过程数据需要进行标准化处理） （2）计算核矩阵 （3）核矩阵中心化 （4）特征值分解 （5）特征向量的标准化处理 （6）主元个数的选取 （7）计算非线性主成分（即降维结果或者特征提取结果） （8）SPE和T2统计量的控制限计算