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神经网络的分类

于 2022-03-10 发布 文件大小:1.50 MB
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分类是遥感图像应用的一个重要方面,传统的影像分类方法已不能满足精度的需要,而基于线性映射的人工神经网络方法可以在一定程度上消除传统的影像分类所带来的模糊性和不确定性。文章介绍了神经网络原理,神经网络分类的思想及实现,神经网络在遥感图像分类中的应用等内容,通过实验对比突出神经网络分类法的优势,并对其未来发展趋势作出展望

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  • opencv实例源代码.rar
    资源描述 ,opencv实例源代码里面包含的基于opencv的光流法程序和实现功能为图像平滑、图像缩小与Canny 边缘检测。三、用 DirectShow 编制的视频采集程序 。
    2023-02-04 02:55:10下载
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  • 最大功率跟踪Simulink
    应用背景最大功率点跟踪(MPPT) ;是一个充电控制器使用的风力涡轮机和太阳能光伏系统的最大功率输出技术的使用。光伏太阳能来源于不同的配置。最基本的版本是一个电力从收集器面板到逆变器(通常是通过控制器),并从那里直接到电网。另一个版本可能会在逆变器中拆分电源。这就是所谓的混合逆变器。在任何给定的时刻,每一个给定的时刻,每一个功率的分配比例是连续变化的。部分电力进入电网,部分电池组。第三个版本是连接到电网还通过一个专门的光伏逆变器的MPPT。在这个配置功率从太阳能电池板到逆变器,从那里到一个电池组。这些配置的变化,而不是只有一个单一的逆变器,微逆变器的部署,一个用于每个光伏板。据称,该太阳能电池的效率提高了20%。为完整起见应该提及的是,现在有配备专业逆变器MPPT(主要来自中国)被设计为三个功能。他们并网风力发电以及光伏太阳能发电和分支电力的电池充电。关键技术 ;太阳能电池有着复杂的关系,温度和总电阻之间产生一个输出效率可根据  I-V曲线分析。它是以样本的MPPT系统的光伏电池的输出和应用适当的电阻(负载)获得任何给定的环境条件下的最大功率。[ 1 ]  ;最大功率点跟踪设备通常集成到 ;电力转换器 ;系统提供电压或电流转换,过滤,和驾驶各种负荷调节,包括电网,电池,或电机。太阳能逆变器的直流电源转换为交流电源和可能包含这样的逆变器MPPT:样本的输出功率(I-V曲线)的太阳能电池组件和应用适当的电阻(负载)以获得最大功率。MPP(最大功率点)是MPP电压的乘积(vmpp)和MPP电流(最大)。
    2022-02-07 19:00:06下载
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  • 高斯消去,解四元一次方程组
    高斯消去法,解四元一次方程组-Gaussian elimination method, solutions of quaternion linear equation group. . . . . . . . . . . . . . .
    2022-11-25 01:00:03下载
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  • lms speed 2
    这里我上传了lms算法spped 2文件,在这里我们使用了高效的定点实现和区域延迟节能算法,这与之前的算法有很大的不同。。
    2022-03-24 12:14:02下载
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  • 遗传求解货郎担问题(TSP)
    本代码用遗传算法求解货郎担问题(TSP)。货郎担问题是组合数学中的著名问题,在算法领域颇受关注。问题是这样提出的:某旅行推销商,要到n个城市去推销商品,从其中某个城市出发,进出每个城市一次,最后返回驻地城市,问如何安排其路线,使行程最短。对于TSP问题,若采用穷举搜索算法,则需要考虑所有可能的情况,找出所有的回路,在对其进行比较,找出最佳路径。在n个城市TSP问题中,一条有效路径可以看成n个城市的排列。n个城市的全排列共有n!种,TSP问题没有限定路径的起点及方向,因此路径总数为n!/2n,可见穷举法随着城市数n的增大复杂度急剧增长。用遗传算法求解TSP问题的思想是先随机生成若干条有效路径,在选择其中较优的路径参与繁殖,生成下一代。再对下一代进行类似操作。经过若干代的进化后,将会收敛于一个较优解。此外,在遗传过程中可以加入变异算子来模仿生物界中的变异现象。
    2022-07-04 17:09:54下载
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  • pageRank 实现
    文本读入 实现PageRank。。非常好用,结果放在文本中,方面数据处理。运用大型5000个节点,28000条边都可以实现,都可以用,经典算法,还实现了对集聚系数和度中心度的结果。
    2022-02-07 13:23:53下载
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  • 两端特征值的高效,调数值计lapack包.
    计算两端特征值的高效算法,调数值计算lapack包. -Eigenvalue calculation at both ends of the efficient algorithm, adjusting numerical lapack package.
    2022-08-03 22:40:49下载
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  • 前缀跨度
    PrefiSpan---执行的前缀预测的序列模式挖掘 作者: 福田康夫塔北 < tabei@cb.k.u-tokyo.ac.jp > 计算生物学学系 前沿科学研究生学院 东京大学 许可证: GPL2 (Gnu 通用公共许可版本 2) 参考资料: PrefixSpan: 挖掘序列模式有效地由前缀预测模式的增长 健裴、 珈伟韩、 扎 Mortazavi asl、 海伦 · 平托、 启明陈、 Umeshwar 达亚尔和梅春许 IEEE 计算机协会,2001 年,页 215 要求: C + + 编译器使用 STL (标准模板库)。 安装: %使 用法: ./ lcm [选项] 数据 选项: -min_sup NUM: 设置最低支持 (默认值: 1) -max_pat NUM: 设置最大模式长度 (默认: 无穷大) 输入数据的格式: 3 1 3 4 5 2 3 1 3 4 4 3 1 3 4 5 2 4 1 6 5 3 每一行对应于每个都有一个序列的交易记录由空格分隔的项目。 结果的格式: 项目集 (ids) 频率 项目集 (ids) 频率 项目集 (ids) 频率 ... 下面是一个示例: 1 (0 1 3 4): 4 1 3 (0 3): 2 1 3 4 (0 3): 2 1 3 4 5 (0 3): 2 1 3 5
    2022-02-22 05:28:49下载
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  • 基于免疫的运输中心规划
    随着物流业的快速发展,配送在整个物流系统中的所起的作用越发重要,因而配送中心的选址对于企业的网络布局、经营方式等起到了重要作用。然而,配送中心的选择具有计算复杂、约束条件多等问题,普通算法难以找到问题的最优解。免疫算法具有非线性、全局搜索等优点,适合于此类复杂问题的研究,本案例研究了基于免疫算法的运输中心规划算法。
    2022-08-04 02:20:08下载
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  • 基于A*的航路规划
    A*[1](A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。公式表示为: f(n)=g(n)+h(n),其中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数,g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价,h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。保证找到最短路径(最优解的)条件,关键在于估价函数h(n)的选取:估价值h(n)实际值,搜索的点数少,搜索范围小,效率高,但不能保证得到最优解。
    2022-05-29 15:19:50下载
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