Kohonen的SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。
上传时间： 2015-03-22
上传用户：450976175
SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。
上传时间： 2014-01-18
上传用户：hphh
几个matlab的实力，包括： 非线性微分方程的求解.doc RLS,Demonstration of Wiener filter,LMS filter,Steep-descent algorithm.doc matlab下gabor滤波算法,可以提取图象纹理特征.doc
标签： matlab
上传时间： 2015-06-04
上传用户：lanhuaying
一个关于指纹识别的delphi源码，也是对指纹进行特征点提取，匹配，识别身份。
上传时间： 2014-08-20
上传用户：奇奇奔奔
基于bp神经网络的文字识别系统本，主要包括图像预处理和网络识别2部分，图像预处理部分包含许多图像处理技术，然后是特征的提取，其结果利用bp神经网络进行训练识别，是对图像处理和模式识别进行综合学习的好资料！
上传时间： 2013-12-02
上传用户：chenlong
基于粒子滤波原理，选取纹理特征对目标进行描述，实现视频目标的跟踪。
标签： 粒子滤波
上传时间： 2016-08-31
上传用户：lacsx
生物识别技术在科研领域取 得了极大的重视和发展。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个 体差异性，因此是身份验证的最理想依据川。其中，利用人脸特征进行身份验证又是 最自然直接的手段，与指纹、虹膜、掌纹等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识 别系统更加友好，方便，易于为用户所接受，有广阔的应用领域。
上传时间： 2013-12-29
上传用户：dancnc
提供了详细的兴趣点特征的提取，c++版 windows
上传时间： 2016-08-14
上传用户：matlab
利用hog特征进行匹配，简单易懂，大家可以下载查看，图像处理图像匹配
标签： hog特征匹配
上传时间： 2017-11-15
上传用户：15637470600
：消落带土壤由于在水陆交替的特殊生境和复杂的地球化学共同作用下形成，具有独特的理化性质和生态功能。各营养盐 含量在时间和空间上具有较高的变异性，土壤中有机质的分布及迁移和转化均受到复杂的影响。针对官厅水库流域上游妫水 河段消落带，选择典型消落带落水区，对该区土壤有机质含量的时空分布特征进行研究。结果表明：1)研究区消落带土壤有机 质含量较为贫瘠，变化范围在1．64—26∥蝇之间，平均值仅为13．169／kg，变异系数达50．59％。说明消落带由于季节性干湿交 替的特殊水文条件的影响，土壤养分的分布具有较高的空间异质性。淹水频繁区有机质含量平均值为15．74∥妇，高于长期出 露区的10．12∥k，且变异系数为41．38％，小于长期出露区的54．98％。说明淹水频繁区对土壤养分的持留能力更强，且周期性 的淹水条件使得研究区近岸具有相似的生境类型，不同采样点土壤有机质含量的差异相对较小。2)不同植物群落下．芦苇和 香蒲群落土壤有机质含量最高，平均值为17．089／kg；含量最低的是以小叶杨和白羊草为主的中旱生植物带，平均值为9．12，∥ kg；其次是酸模叶蓼、大刺儿菜为优势物种的湿生植物带，土壤有机质含量平均值为15．499／kg。3)不同土壤层次有机质含量差 异较大，总体变化趋势均由表层向下逐渐减少，各层之间体现出显著差异性(P<0．05)。研究区土壤C／N变化范围在1．64— 18．95，平均值为8．95。说明研究区土壤碳氮比相对较低，有机质的腐殖化程度较高，且长期出露区土壤有机质更容易发生分 解，C的累积速度远小于N。土壤C／N垂直分布大致呈先增大后减小趋势，在30cm处达到最大值，而后随着土壤深度的增加逐 渐减小。4)消落带土壤有机质分布的影响因素分析中，土壤有机质与全磷呈极显著正相关，相关系数为0．62(P<0．01)：与土壤 全氮和C／N呈显著正相关(R=0．57，O．60；P<0．05)。这说明研究区土壤全磷、全氮、C／N和有机质明显具有相同的变化趋势．和 有机质存在相互影响。其次，土壤有机质和湿度在呈显著负相关(R=一O．51；P<0．05)，表明研究区土壤湿度对有机质含量具有 显著的影响。气候因子中，温度对研究区土壤有机质的分布具有显著的影响，相关系数为一0．51(P<0．05)。植被因子中．植被 覆盖度和土壤有机质含量呈显著正相关，相关系数为0．64，表明植被因子也是影响土壤有机质分布的重要因素之一。
上传时间： 2018-08-13
上传用户：闽外莯莯
