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论文研究-扩展约束的半监督
谱
聚类算法研究.pdf
通过对几种典型聚类算法的分析和比较,提出了一种新的聚类算法,基于扩展约束的半监督
谱
聚类算法,简称CE-SSC。这种算法扩展了已知约束集,通过密度敏感距离改变样本点的相似关系,结合半监督
谱
聚类进行聚类。在UCI基准集上的仿真实验结果证明,基于扩展约束的半监督
谱
聚类算法具有良好的聚类效应。
2023-03-19 23:23:13
520KB
论文研究
1
apel_seasurface.m
用apel
谱
生成海面 可以参考一下
2023-03-17 15:22:30
4KB
apel谱
海面
1
基于功率
谱
的高精度大气湍流相位屏的快速模拟
分析了基于非均匀采样功率
谱
反演大气湍流相位屏的算法, 该算法可进行并行处理, 并引入图形处理单元(GPU), 在不影响模拟精度的前提下有效提高了相位屏的模拟速度。利用Kolmogorov功率
谱
, 基于GPU技术生成大气湍流相位屏; 对相位屏的模拟精度、模拟速度和误差进行统计分析, 并与理论值进行比较。结果表明利用GPU技术模拟的大气湍流相位屏与理论值非常吻合, 具有很高的模拟速度和精度, 大幅提高了大气湍流相位屏的生成速度。
2023-03-15 19:26:48
6.89MB
大气光学
大气湍流
功率谱
非均匀采
1
高斯伪
谱
法matlab代码 求解高维非线性动力学系统
高斯伪
谱
法matlab代码 高斯伪
谱
法(Gaussian Pseudospectral method)是一种用于求解高维非线性动力学系统的数值方法。下面是一个简单的 MATLAB 代码示例,它使用高斯伪
谱
法来求解一个简单的高维非线性系统。
2023-03-14 19:46:18
875B
matlab
1
雷达定位 阵列信号处理 空间
谱
估计理论与算法(含代码)王永良
《空间
谱
估计理论与算法》是2004年清华大学出版社出版的图书,作者是王永良。本书深入、系统地论述了空间
谱
估计的理论、算法及一些理论方法之间的关系,总结了作者多年来的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。该资源不仅含PDF书籍,而且还有书上习题的matlab代码,超值哦,
2023-03-11 12:39:13
63B
1
Wavelet Scale Spectra:根据分段离散小波变换计算小波尺度
谱
(截图)。-matlab开发
WaveletAnalysis() 将计算数据集的离散小波变换并提取分割。 对于每个段,计算小波尺度
谱
和常规功率
谱
密度。 输出是一个元胞数组,总结了每个段的分析。 提供了示例和文档。
2023-03-11 11:26:29
3.87MB
matlab
1
Gauss伪
谱
法求解火箭飞行轨迹_轨迹_gauss_伪
谱
法_matlab_
利用matlab实现高斯伪
谱
法的火箭飞行轨迹模拟
2023-03-09 16:30:04
25KB
轨迹
gauss
伪谱法
matlab
1
功率
谱
密度函数MATLAB代码-framediff:用于对视频执行帧差分的R包
功率
谱
密度函数 MATLAB代码帧差异 该项目最初是 Paxton 和 Dale (2012) 中帧差分 Matlab 代码的简单 R 翻译。 此外,我们还添加了一些辅助功能,用于使用非常简单的 ffmpeg 包装功能将视频文件拆分为 jpeg。 我们可能会在未来为 ffmpeg 添加额外的功能,但目前该功能的唯一目的是为用户定义的采样率提取视频帧。 在当前形式下,它还可以仅提取关键帧。 还有一个用于根据频率和周期估计和绘制功率
谱
密度的函数。 这对于研究帧差分输出的频率内容可能很有用。 安装 devtools::install_github('') 附加安装说明 使用 ffpmeg 功能需要安装 ffmpeg 并可通过命令行访问。
2023-03-08 11:31:45
9KB
系统开源
1
神盾网安隔离卡标准版切换程序(J630-KE)
适用于深圳金利
谱
公司生产的物理隔离卡,型号为J630-ke.
2023-03-07 09:34:28
2.88MB
神盾网安
隔离卡驱动
金利谱
1
基于
谱
聚类的离群值检测技术
离群检测在许多应用领域中显示出越来越高的实用价值,例如入侵检测,欺诈检测,电子商务中犯罪活动的发现等。 已经开发出许多用于离群值检测的技术,包括基于分布的离群值检测算法,基于深度的离群值检测算法,基于距离的离群值检测算法,基于密度的离群值检测算法和基于聚类的离群值检测。 频
谱
聚类作为近年来出现的竞争性聚类算法备受关注。 但是,它不能很好地扩展到现代大型数据集。 为了部分规避此缺点,在本文中,我们提出了一种受
谱
聚类启发的新的异常值检测方法。 我们的算法结合了kNN的概念和频
谱
聚类技术,通过在特征空间中统计地使用特征值和特征向量的信息,获得异常数据作为离群值。 我们将我们的方法与基于距离的离群值检测方法和基于密度的离群值检测方法的性能进行比较。 实验结果表明,我们的算法可以有效地识别异常值。
2023-03-06 11:01:42
225KB
distance-based
outlier
detection
density-based
1
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