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最大的类间方差算法
最大的类间方差算法
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matlab
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基于matlab的最大类间方差算法，程序可执行
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最大类间方差法
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对最大类间方差法，给出了详细的描述，其中有c++代码，matlab程序，还有相关的论文
最大类间方差法（ostu）进行图像分割
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用阈值分割方法中的经典算法----最大类间方差法进行图像分割，程序简单易读
Otsu 最大类间方差法（大津法）
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对图像进行阈值分割处理，通过C++代码实现
最大类间方差法， 源码 图像分割
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3星 · 编辑精心推荐
最大类间方差法 图像分割 ，源码 ，带注释，并且介绍了其原理
最大类间方差最小类内方差
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最大类间方差最小类内方差算法描述
学习笔记—《最大类间方差法》
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学习笔记—《最大类间方差法》，本人在看论文的过程中涉及到了最大类间方差法，所以查找相关文献整理了一下，共享给大家！
otsu算法的简单python实现（最大类间方差）
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版本：python3.5
显控PLC 上位软件samsoarii 传送指令.pdf
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移动字 MOV、传送双字 MOVD、 传送实数 MOVF、成块移动字 MVBLK、成块移动双字 MVDBLK。
Otsu最大类间方差算法
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OTSU最大类间方差法是由日本学者大津展之于1979年提出的，是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法，简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两...
用matlab实现自适应图像阈值分割（最大类间方差法
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用matlab实现自适应图像阈值分割（最大类间方差法） %本程序是利用最大类间方差算法求解自适应阈值，对图像进行分割
matlab 类间方差算法
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资料为利用matlab来实现最大类间方差算法，可得到想要的结果
基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割
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基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割 内有初始图片、matlab代码及仿真结果，可以作为参考学习
matlab 最大累间方差算法
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简单易懂,适合新手学习
基于最大类间方差的分割算法
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基于最大类间方差的分割算法，可在MATLAB上直接运行
一种基于三维最大类间方差的图像分割算法
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一种基于三维最大类间方差的图像分割算法
Otsu_最大类间方差法，包含c和matlab版的程序和相关算法的文章，对于自适应阈值方法有很大的参考价值。
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Otsu_最大类间方差法，包含c和matlab版的程序和相关算法的文章，对于自适应阈值方法有很大的参考价值。
基于最大类间方差遗传算法的图像分割方法
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使用遗传算法与最大间方差类进行结合，分割图像
Otsu即最大类间方差法用于图像分割
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包含最基本的最大类间发差法，也包含改进的最大类间方差法，使用文档的形式将图像数据读入，分割后有以文档的形式进行输出，在matlab下可以清楚的看到分割结果。
二维otsu代码（最大类间方差法）
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二维最大类间方差法相比一维otsu算法抗噪声能力更强，基本原理可以参考代码，也可以找相关论文进行学习，这里用matlab实现了快速二维最大类间方差法。二维otsu实现的效果相比一维otsu以及matlab自带的阈值分割函数...
tuxiangfenge.rar_最大类间方差
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利用最大类间方差算法求解自适应阈值方法，对图像进行分割
tuxiangfenge.zip_最大类间方差_自适应阈值
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用matlab实现自适应图像阈值分割（最大类间方差法）本程序是利用最大类间方差算法求解自适应阈值，对图像进行分割
OTSU算法 最大类间方差法
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OTSU最大类间方差法是由日本学者大津展之于1979年提出的，是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法，简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像的两...
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配电网光伏储能双层优化配置模型（选址定容）的matlab代码
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参考文献： [1] 刘自发,于普洋,李颉雨. 计及运行特性的配电网分布式电源与广义储能规划 [J]. 电力自动化设备, 2023, 43 (03): 72-79. [2] 任智君,郭红霞,杨苹,等. 含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置 [J]. 太阳能学报, 2021, 42 (09): 33-38. [3] 高红均,刘俊勇.
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
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