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基于改进混合粒子群算法的航班降落调度问题研究 评分:

基于改进混合粒子群算法的航班降落调度问题研究,马英钧,孙晓娜,将遗传算法和粒子群算法相结合,构造求解航班调度多约束整数规划问题的方法.重新定义了惯性权重和加速度因子,增强粒子的多样性�

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2019-12-28 上传 大小:328KB
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基于改进混合高斯模型

基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪

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基于改进高斯混合模型的前景检测

基于改进高斯混合模型的前景检测

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基于改进的混合高斯模型的c++实现

混合高斯背景建模存在每个像素点都建立多个固定的高斯分布,在处理时会消耗大量的系统资源; 发生光照突变时,容易造成大面积误检;长时间静止物体转为运动时,容易产生“鬼影”现象等缺点,通过设置前后帧的学习速率以及模型的更新速率,可以克服上述缺点

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基于改进的混合高斯模型的运动目标检测.pdf

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测好论文

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基于粒计算改进混合蛙跳算法及应用

基于粒计算改进混合蛙跳算法及应用,是通过在粒子群算法和蛙跳算法两者中各取优点对智能算法进行改编。

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论文研究-基于熵理论改进混合高斯模型的运动目标检测算法.pdf

针对传统混合高斯模型学习率和背景模型阈值均采用无向导式选取方法,提出了相应的自适应更新策略。学习率自适应更新算法融合图像熵和2-D学习率查找表方法,解决了光照突变时背景更新过慢及固定权值造成的不能兼顾环境适应能力和抗干扰性问题。提出一种类间最大对称交叉熵阈值自适应选取方法,弥补了传统方法在选取背景模型时仅考虑权值而未考虑决定像素点归属问题的均值和方差对分类影响这一缺陷。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法在克服光照突变、检测准确率、实时性以及目标提取完整度上均表现良好。

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论文研究-基于改进引力搜索的混合K-调和均值聚类算法研究.pdf

为了解决聚类算法容易陷入局部最优的问题,以及增强聚类算法的全局搜索能力,基于KHM算法以及改进的引力搜索算法,提出一种混合K-调和均值聚类算法(G-KHM)。G-KHM算法具有KHM算法收敛速度快的优点,但同时针对KHM算法容易陷入局部最优解的问题,在初始化后数据开始搜索聚类中心时采用了一种基于对象多样性及收敛性增强的引力搜索算法,该方法改进了引力搜索算法容易失去种群多样性的缺点,并同时具有引力搜索算法较强的全局搜索能力,可以使算法收敛到全局最优解。仿真结果表明,G-KHM算法能有效地避免陷入局部极值,具有较强的全局搜索能力以及稳定性,并且相比KHM算法、K-means聚类算法、C均值聚类算法

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基于高斯混合模型的图像分割

基于高斯混合模型,对视频中的运动图像进行分割

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基于PLC混合液毕业设计

1 LD X0 2 OR Y1 3 ANI Y5 4 ANI X1 5 MPS

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论文研究-基于Spark的混合协同过滤算法改进与实现.pdf

针对传统协同过滤在推荐过程中存在的稀疏性、扩展性以及个性化问题,通过引入算法集成的思想,旨在优化和改进一种新型的基于Spark平台下的混合协同过滤。借鉴Stacking集成学习思想,将多个弱推荐器线性加权组合,形成综合性强的推荐器。算法基于近邻协同过滤,结合分类、流行度、好评度等对近邻相似度计算策略进行优化,旨在改善相似度的合理性以及相似度计算的复杂度,在一定程度上改善了评分稀疏性的问题;算法结合Spark分布式计算平台,充分借鉴分布式平台的优点,利用其流式处理以及分布式存储结构等特性,设计并实现一种推荐算法的增量迭型,解决了协同过滤算法扩展性和实时性问题。实验数据采用UCI公用数据集Movi

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基于高斯混合模型的背景减除

混合高斯模型的背景减除法和相邻帧差法相结合进行目标检测的程序,内附视频 (The background of the gaussian mixture model reduction division and adjacent frame differential method for target detection with the program, enclosing video)

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基于高斯混合模型的视频背景建模

在视频监控领域中,有效快速的视频目标分割是视频分析与处理中的一项关键技术。针对固定场景监控中背景复杂,存在 噪声等影响分割问题,在Stauffer等人提出的经典自适应混合高斯背景模型基础上,提出了基于高斯混合模型的时空耦合视频对象 分割算法,这一新算法从时空两个尺度上为每个像素进行分类。

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基于高斯混合模型的纹理图像分割

3篇论文,有点类似 基于图像块的分割算法及其改进算法,即先取图像块的均值、标准差、最大值、最小值以及中间像素的像素值等5个特征作为纹理特征,再利用高斯混合模型进行纹理图像分割

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改进混合高斯模型的运动目标算法论文

针对传统的混合高斯模型存在无法完整检测运动目标、 易将背景显露区检测为前景等问题, 提出了一种 基于混合高斯模型的运动目标检测的改进算法。通过将混合高斯模型与改进帧差法进行融合, 快速区分出背景显露 区和运动目标区, 从而提取出完整的运动目标。

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改进混合蛙跳算法求解旅行商问题

对基本的蛙跳算法做了简介,并对基础蛙跳算法进行改进,通过对旅行商问题的求解,验证改进算法得到改善

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基于高斯混合背景模型运动检测与DSP实现

基于高斯混合背景模型运动检测与DSP实现基于高斯混合背景模型运动检测与DSP实现基于高斯混合背景模型运动检测与DSP实现

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基于高斯混合模型的自动图像标注方法

基于高斯混合模型的自动图像标注方法。该方法通过建立每 个关键词唯一的高斯混合模型( GMM ), 准确地描述关键词的语义内容, 进而提高自动图像标注的精确性。

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基于高斯混合模型的说话人识别

说话人识别最经典的文章,高斯混合模型应用到说话人识别的鼻祖文章。

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基于高斯混合背景建模的前景检测算法

自己写的基于混合高斯背景建模的运动目标检测算法,没有利用opencv本身封装的GMM函数。

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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

该代码是http://blog.csdn.net/qq_29656961/article/details/78155792博客里面的代码,代码里面有要用到的图片资源和音乐资源。

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