凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征频率计算凯斯西储轴承故障特征
2022-06-05 10:05:07
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代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的典型相关分析代码代码 特征
2022-06-05 09:06:20
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通过深度学习模型对室内楼道环境的视觉信息进行处理，帮助移动机器人在室内楼道环境下自主行走。为达到这个目的，将楼道环境对象分为路、门、窗户、消防栓、门把手和背景六类，通过图像的语义分割实现对象识别。在对楼道环境的六类对象进行分割的实验中发现，由于门把手比起其他对象小很多，影响了对它的识别效果；将六分类模型改为“5 2”分类模型，解决了这个问题。分类模型的基础是全卷积神经（FCN）网络，可以初步实现图像的分割。为了提高FCN网络的分割效果，从三个方面进行了实验研究：a）取出FCN网络的多个中间特征层，进行多层特征融合；b）考虑到移动机器人行走过程中视觉信息的时间序列特点，将递归神经网络（RNN）的结构纳入到FCN网络中，构成时间递归的t-LSTM网络；c）考虑到二维图像相邻像素之间的依赖关系，构成空间递归的s-LSTM网络。这些措施都有效地提高了图像的分割效果，实验结果表明，多层融合加s-LSTM的结构从分割效果和计算时间方面达到综合指标最佳。
2022-06-05 04:03:41
1.24MB
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使用混合特征减少方法的 SVM 分类器进行高光谱图像分类 (mRMR-PCA)，简单易懂
2022-06-04 22:05:59
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此文件收集了一些经常用到的纹理特征提取的代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、gabor变换、小波变换、Laws纹理测量等，希望给有需要的人省去一些找代码的麻烦
2022-06-04 21:33:04
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【资源内容介绍】：
【1】构建多目标相干信源阵列信号模型（UCA阵列）；
【2】UCA转ULA算法；
【3】基于最大特征矢量的均匀圆阵解相干算法；
【4】MUSIC估计算法；
【适应对象】：
雷达专业、阵列信号处理专业学生；
【资源特点】：
编程规范，注释明细；
【使用建议】：
此资源为较基础的空域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。
【购前指南】：
此资源参考文献：
[1]李帅,陈辉,张佳佳.基于特征矢量重构的均匀圆阵解相干算法[J].空军预警学院学报,2016,30(03):157-161+172.
可以先通过文献确认是否需要此资源。
【关于售后】：
如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。
感谢支持！
2022-06-04 14:03:48
74KB
随机森林
这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。
2022-06-04 03:47:54
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风力发电预测（两个风力发电场25台风力发电机2年发电数据），含风速、风向、外界温度等天气特征
2022-06-03 09:09:27
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