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tuxiangfenge
- （2） 理解基于各像素值的阈值分割算法，基于区域性质的阈值分割算法, 基于坐标位置的阈值分割算法；软件编程实现利用基于各像素值的阈值分割算法进行图像分割，要求完成如下内容：包括极小值点阈值、最优阈值、迭代阈值，基于最大方差的阈值，基于最大熵的阈值等方法，利用之实现图像分割，这里的图像可以针对核磁共振图像-err
jizhibaoluo
- 自动读取记录在文件中的数据，并求取信号的极大值、极小值和包络曲线-Automatically read record data in the document, and to strike a signal of maximum value, minimum value and the envelope curve
DynamicPowerQualityTestingTechnology
- 本文首先介绍了有源电力滤波器的基本结构和工作原理，并对一些常规的谐波电流检测方法的优缺点进行了比较。其次，针对传统的谐波电流检测方法的缺陷，提出将神经网络与基于噪声抵消原理的自适应谐波检测相结合，利用径向基函数运算量小、收敛快、无局部极小值等优点，构造了一种基于径向基函数神经网络的谐波电流检测方法，仿真结果表明该检测方法具有很好的动态响应及畸变电流检测精度。最后，设计了一套实验系统，对本文所采用的系统方案进行了实验验证。仿真表明，本文所采用的有源电力滤波器检测系统方案切实可行，能够较好地实现动态
trajectory-optimization
- 针对登月舱上升段轨迹优化问题，建立上升舱动力学模型，用无量纲技术建立最优控制模型；以燃料消耗最优为指标，利用Pontrjagin极小值原理，将问题转化为时间自由的两点边值问题(TPBVP)。采用一种基于初值猜测方法和向前扫描法求解TPBVP，得到最优上升轨迹。仿真结果表明：此方法收敛速度快、可靠性高，为月面返回实际应用提供一定的参考。-According to the problem of trajectory optimization for the lunar module in ascen
5346363636
- ：针对粒子群算法进行多极点函数优化时 存在的局部极小点和搜寻效率低的问题，引入了小 生境的思想到粒子群算法中，以粒子的最好位置为 中心，粒子的最好的个体解对应的适应值为半径建 立圆形小生境。stretching 技术，其次对子群体采用解散策略，即当在子群体中找到一个极值点后把子群体解散回归主群体，最 后设置子群体创建时的半径阈值，避免子群体半径过大。该算法解决了标准的NichePS0算法在处理 多峰函数时，极值点的个数依赖于子群体个数及极值点容易出现重复、遗漏
pixel
- 微软研究院最新去像素化插值算法，可以将分辨率极小的卡通动画图片转化为高分辨率的矢量图。-The new depixeling interpolation algorithm from Microsoft Research
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
crczxygj
- 【基本介绍】 这是一款在Windows下用来计算和校验字符串CRC值或者文件CRC值的工具，支持CRC16、CRC32校验，支持文件拖放功能。主要用途：验证下载后的文件是否与服务器上的文件一致。 【软件特点】 CRC的全称是循环冗余校验，其特点是：检错能力极强，开销小。CRC的实际应用是对一段信息(字节串)产生fingerprint(指纹码)，可以防止程序被他人“篡改”。其广泛用于在数据存储和数据通讯领域...另外也可用作杀毒校验技术的一部分，使得重复扫描速度加快了N倍
H264Android
- H264解码器源码，移植ffmpeg中的H264解码部分到Android，深度删减优化，在模拟器(320x480)中验证通过。 程序的采用jni架构。界面部分，文件读取，视频显示都是用java做的，底层的视频解码用C来做满足速度的要求。 在这个版本中，从H264码流中分割出Nal是在java层做的，这样在java层直接调用解码时就知道是否有显示视频，缺点的就是耦合度/封装性差一点。 如果采用在底层做Nal分割的方法，可以封装得好看一些，但是每次送的数据有限制，如果送
Registration-method4
- 基于特征的自适应正则化配准算法,摆脱了局部极小值的困扰，得到了正确的配准结果-Feature-based adaptive regularization registration algorithm, to get rid of the problems of local minima, and get the correct registration results