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image-textual-analysis
- 计算图像纹理共生矩阵及共生矩阵相关系数、熵等几个特征值，供后续的分类识别应用。提供了友好的操作界面。觉得最好的应用就是用于人脸识别的样本训练。-calculated image texture symbiotic matrix and symbiotic correlation coefficient matrix, some features, such as entropy values for the follow-up to t
tree_Kidney
- 以从医院病案室获得的3022例数据为样本，在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后，以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点，研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现，即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究,运用决策树技术对数据样本进行分析.程序功能：增熵分析-cases from the hospital to obtain the data for 3,022 cases samples the completio
image-textual-analysis
- 计算图像纹理共生矩阵及共生矩阵相关系数、熵等几个特征值，供后续的分类识别应用。提供了友好的操作界面。觉得最好的应用就是用于人脸识别的样本训练。-calculated image texture symbiotic matrix and symbiotic correlation coefficient matrix, some features, such as entropy values for the follow-up to t
tree_Kidney
- 以从医院病案室获得的3022例数据为样本，在完成样本数据库以及糖尿病并发症的多维数据集设计后，以糖尿病并发症流行病学知识发现为重点，研究定性数据定量化挖掘模型及算法引擎的设计与实现，即将关联模型引入糖尿病并发症的流行病学研究,运用决策树技术对数据样本进行分析.程序功能：增熵分析-cases from the hospital to obtain the data for 3,022 cases samples the completio
jpeg
- JPEG 静态图像压缩 各文件功能说明如下： 1) JPEG压缩程序：gendat.exe 2) 为压缩后的数据加上JPEG文件头的程序genjpg.exe 3) 解JEPG压缩程序extrdat.exe 其中：（1）的输入参量是需要生成的压缩文件的名字。 主程序流程为： a) 程序初始化，读取文件名称、原始图像数据等基本数据； b) 从AC.TAB和DC.TAB两个文件生成AC表和DC表，存入数组
zuixiaoshang
- 针对多通道卷积混叠模型,基于信息理论的最小熵准则,利用单时间点观测样本给出了一类多通道盲反卷积 方法,这种方法不同于其它方法的地方在于考虑了源和观测信号的上下文信息.-A blind deconvolution algorithmfor a multi- channel convolution mixing model was derived. The algorithm is based on a minimum entrop
Image_Feature_Selection_Method_Based_on_Immune_Enc
- 针对目标与背景两类图像模式识别问题,在已有的特征选择方法基础上,提出了一种新颖的基于免疫分子编码机理的图像特征选择方法(IACA). 该方法借鉴生物免疫系统的抗体分 子编码机理,在对样本进行参数估计情况下,提出熵度量单个特征对于目标和背景的识别敏感度 从集合的角度研究并且定义了特征之间的包含和互补关系 并且基于组成抗体分子氨基酸结合能量最小原则,提出了关于图像目标的免疫抗体构建规则 最终实现了寻找最优特征子集的算法IACA ,该特征
Image-Segmentation-Algorithm
- 出了一种新的图像分割方法。这种分割方法首先利用粗糙集理论将图像按照一定的规则划分为 大小相等的若干图像子块，而后利用蒙特卡罗方法基本原理对划分的图像子块进行一定规模的随机抽样，以随机抽 样所得的图像子块为样本进行粗糙熵计算，用所得最大粗糙熵所对应的灰度值为分割阀值对图像进行分割，在采用 较小的图像子块划分以取得更好的分割效果的情况下，极大的提高了算法的分割速度。通过对测试图像的 MATLAB仿真试验验证了算法在降低计算机
flowercloud
- 基于云模型的花片特征提取算法，该算法通过云模型的逆向正态云发生器，由样本点信息，求解出三类花四个特征参数各自的数字特征：期望、熵、超熵。-Based on Cloud Model Motif feature extraction algorithm, which cloud model of reverse normal cloud generator, the sample point information, solving the
lzhang10-maxent-a139430.tar
- 基于最大熵原则利用样本信息生成概率估计 张乐博士 东北大学-Dr. Zhang Yue Northeastern University sample information generated probability estimates based on the principle of maximum entropy
active-learning-code
- Learning_random.m : 随机选择样例，从（90）pool里随机选择样本，删除版本空间树的数量 activeLearning.m:根据最大熵原则,从pool里选择样本，删除版本空间树的数量 getlabel.m:根据树和测试样例，得到根据该树得到的类标 getTrees.m:从提供的大量树结构(随机生成的)中，随机挑选一定数量的树(如果该树的叶子节点无类标随机添加) RandomCreateTree_d_u
Wind-power-prediction-problem
- 利用新陈代谢灰色预测、样本自适应BP 神经网络和时间序列分析分别进行风电功率实时预测和日前预测，并采用熵值取权法确定组合权重，引入自控机制，构建反馈，提出组合预测法和基于时间序列的卡尔曼滤波法。研究结果表明，组合预测模型能减少各预测点较大误差的出现，而卡尔曼滤波能大幅消减原始序列的波动影响。-Use of metabolic gray forecast, sample adaptive BP neural network and tim
ntirvfqy
- 能量熵的计算，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，含噪脉冲信号进行相关检测,有循环检测，周期性检测，IDW距离反比加权方法，在matlab环境中自动识别连通区域的大小。- Energy entropy calculation, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition
sfktqqce
- 验证可用，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，能量熵的计算，单径或多径瑞利衰落信道仿真，多抽样率信号处理，主要是基于mtlab的程序。- Verification is available, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sample, and the final recognition, Energy entropy c
jjdfhnuv
- 多姿态，多角度，有不同光照,能量熵的计算，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，进行波形数据分析,用MATLAB实现的压缩传感。- Much posture, multi-angle, have different light, Energy entropy calculation, Contains the eigenvalue and eigenvector extraction, the training sampl
PSO-SampEn
- 基于粒子群算法优化的样本熵计算程序，可用于模式识别(A sample entropy calculation program based on particle swarm optimization (PSO) optimization can be used for pattern recognition)
Desktop
- 计算水文时间序列相关性 插补延长时间水文序列(Calculation of the correlation of hydrological time series)
M-K检验源代码
- 样本熵联合分析水文序列的相关性 用于插补无资料地区数据(Sample entropy combined to analyze the correlation of hydrologic sequences to interpolate data without data)
优化K值
- 分解信号,能量差值优化K，峭度，样本熵，排列熵(Decomposition of signal, optimization of energy difference value K, kurtosis, sample entropy, permutation entropy)
Fuzzy_Entropy
- 与近似熵（ApEn）和样本熵（SampEn）的物理意义相似，模糊熵（FuzzyEn）衡量的也是新模式产生的概率大小，测度值越大，新模式产生的概率越大，即序列复杂度越大。