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LJClusterDemo
- 文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成特征主题词。适用于自动生成热点舆论专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 灵玖Lingjoin（www.lingjoin.com）基于核心特征发现技术，突破了传统聚类方法空间消耗大，处理时间长的瓶颈；不仅聚类速度快，而且准确率高，内存消耗小，特别适合于超大规模的语料聚类和短文本的语料聚类。 灵玖文档聚类组件的主要特色在于： 1、速度快：可以处理海量规模
KMM
- 针对传统快速k-近邻分类算法的缺陷,提出了一种基于近邻搜索的快速k-近邻分类算法———超球搜 索法。该方法通过对特征空间的预组织,使分类在以待分样本为中心的超球内进行,有效地缩小了搜索范围。 -Rapid response to traditional k-neighbors of the defect classification algorithm, a fast search based on neighbor k-neighbor classification algorithm
hdj
- 针对基于内容的网络信息过滤中存在的特征维数过高影响分类过滤效果问题,运用遗传算法进行特征 选择,通过遗传操作搜索最优解。并且引入个体寿命概念用于实施种群更新,同时根据种群进化情况动态调整遗传操作算子,从而解决遗传算法训练过程中种群以及操作算子的单一性带来局部最优问题
paper1
- 脸部特征定位是人脸分析技术的一个重要组成部分，其目标是在图象或图象序列中的指定区域内搜索人 脸特征(如眼、鼻、嘴、耳等)的位置-This facial feature location based photos of the face of technology is an important part of their goal is to image or image sequence in search of people within the designated area
paper2
- 在深入研究主动形状模型(Active Shape Model，ASM)的基础上，提出了一种在AsM 中结合特征点 的邻域Gabor信息进行局部纹理建模的方法，并改进了搜索策略-In-depth study of active shape model (Active Shape Model, ASM), based on A combination of feature points in the AsM
CSharpsearch-feature-serial
- 利用C#查询系统，自动搜索符合特征的串口号-The use of C# query system, automatic search feature serial number in line
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
classical-algorithm
- 关于经典算法的思考与总结。涵盖KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT A*.Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树等 15 个经典基础算法， 共计 31 篇文章，包括算法理论的研究与阐述，及其编程的具体实现。很多个算法都后续写 了续集-Thinking about the classical algorithm and summary. Covering the KMP. Genetic heuri
信号处理经典算法
- 15个信号处理经典算法模型及代码实现,涵盖 Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT 等 15 个经典基础算法，
ASM-2.2.1
- 对模型特征点周围的纹理信息进行采样，对比图像和模型训练集的纹理，找到纹理最接近的点即认为是特征点。作者这里比较纹理的工具是马氏距离。为了提高搜索的效率，作者还提到了多分辨率搜索周围像素纹理，对于粗糙的尺度，搜索范围大，对于细致的尺度，进行细致的搜索，提高了匹配的效率。-The texture information model feature points around the sampling, texture contrast image and model train sets, find
fast-template-matching
- 本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘 点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明 暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响，且对于部分遮挡的情况，亦可以得 到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向，本文根据曲面拟合原理， 通过平移变换，推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了 算法的处理速度，也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时 性要求，主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值
Parameter-optimization
- 针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索，搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数，并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。-Aiming at the difficult problem of early fault feature extraction of rolling bearing, an early fault diagnosis