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super--resolution
- 超分辨率研究中的ppt资料，有稀疏表示，流形学习框架下的邻域嵌入，对超分辨率研究很有帮助-Ppt super-resolution study of the data, there is sparse, said manifold learning embedded within the framework of the neighborhood, useful for the study of super-resolution
aaaa
- 基于生物免疫系统的自适应学习、免疫记忆、抗体多样性及动态平衡维持等功能,提出一种动态多目标免疫 优化算法处理动态多目标优化问题.算法设计中,依据自适应ζ邻域及抗体所处位置设计抗体的亲和力,基于Pa- reto控制的概念,利用分层选择确定参与进化的抗体,经由克隆扩张及自适应高斯变异,提高群体的平均亲和力,利 用免疫记忆、动态维持和Average linkage聚类方法,设计环境识别规则和记忆池,借助3种不同类型的动态多目标 测试问题,通过与出众的动态环境优化算法比较,数值实验表明所
lysnake
- 提出了一种自适应的Snake 算法,对于初始包络上的每一点,按照Greedy 算法中的能量公式计算其邻域内各点的能 量. 如果邻域不包含目标的轮廓,则将邻域半径加大,再次计算邻域内各点的能量,直到邻域内包含轮廓点为止. 该算法只需迭 代一次即可得到目标轮廓,而且增大了初始包络的收敛半径,并能够有效处理较高曲率凸形边缘的情况. 对比实验说明了这种 方法的有效性.-Snake proposed an adaptive algorithm, the initial envelope for
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
neighborhood-selection-for-isomap
- 2011年模式识别快讯上的文章，讲述了一种ISOMAP降维中选择邻域的方法。-News on Pattern Recognition 2011, an article about a ISOMAP dimension reduction method of selecting the neighborhood.
An-expanding-SOM
- 自组织映射（SOM）已成功处理的欧式旅行的鹅岭推销员问题（TSP）。通过将其邻域保持财产和 凸包属性数值模拟TSP，我们引入了一个新的SOM如神经网络，称为前panding的SOM（ESOM）的。在每一个学习的迭代，ESOM提请接近的兴奋神经元 输入的城市，并在此期间，推压它们向凸包ofcities合作。 ESOM可能收购邻里保护财产和凸包的属性 的TSP，因此它可以产生接近最优的解决方案。从理论上分析了其可行性 和经验。一个的系列ofexperiments进行合成和基准的T
Super-resolution-through-
- 超分辨率放大基于邻域嵌入论文pdf包含简介 算法 和 超分结果-Super-Resolution Through Neighbor Embedding
scheduling-in-flow-shop
- 本文将局部优化与模拟退火算法结合解决了置换流水车间的订单接收和调度问题。本文给出了数学模型，局部优化策略，邻域搜索的3个操作(Swap, Insert, Reverse)，并给出了相应的调度和计算收益的程序。 -Permutation flow shop scheduling with order acceptance and weighted tardiness.
Matching-Algorithm
- 要：图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础，特征提取则是图像匹配的基础，其中不变量特征是一 个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一，但算法复杂、计算时间长。分析 了SIFt的计算时间分配，通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长，大大提高了SWr的 计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法，提出了双向匹配算法，提高了图像匹配的准确率。实 验结果表明所提出的方法是有效的-Scale invariant feature transform(SI
kd-tree
- KD-Tree 介绍教程，关于kdtree的原理，邻域。对三位点云配准很有帮助。-KD-Tree introductory tutorial on the principle kdtree of the neighborhood. For three-point cloud registration is helpful.
matching
- 本文主要致力于图像配准和拼接算法的研究，一方面以Harris算法为基础，提出了一种基于圆形邻域增强的角点配准算法，而另一方面则根据图像配准精度需求及庞大图像规模，将图像的拼接算法改进，提出基于尺度不变特征一种的图像拼接算法。-The thesis focuses on image registration and stitching algorithm, on the one hand to the Harris algorithm, proposed corner registration a
data-mining-algorithms
- 数据挖掘重点算法，主要简要讲述了数据挖掘邻域的几大主要算法。-Ten of data mining algorithms
lvxing
- 旅行商问题是NP完全的组合优化问题。分析了邻域启发式算法的基本操作,提出 一种简单的启发式贪心法,仅利用城市间的距离信息求解旅行商问题-Traveling salesman problem is np-complete combinatorial optimization problem.The basic operation of neighborhood heuristic algorithm is analyzed and presented A simple heuristic
GROWTH
- 图形处理算法 区域生长，实现8邻域区域生长-Graphics processing algorithms regional growth to achieve 8 neighborhood region growing
华侨大学XFX函数优化平台2017版
- 该2017版软件集成了竞赛争冠系列算法（含单目标寻优、多峰函数寻优、参数估计（拟合）等）和多种差分向量型式的差分进化算法。可对数学函数进行有或无约束优化、多峰函数优化等工作。其中改进竞赛争冠算法是近期本人的研究佳作。与现行优良的进化算法相比，颇具竞争力。(The 2017 version of the software integrates the series of race champion algorithm (including single objective optimization
邻域计算
- kd树数据存储结构，进行klinyu搜索，GUI界面，具有保存搜索的k邻域数据(Kd tree data storage structure, k linyu search, GUI interface, with k neighborhood data to save the search)