网络故障处理与优化

网络故障处理与优化

网络故障处理与优化

首先对一般随机系统的渐近特性进行了讨论，然后结合神经网络的特点，应用李雅普诺夫第二方法对一类随机时滞神经网络系统的全局指数稳定性进行了分析，给出了易于判定随机时滞神经网络几乎必然指数稳定性新的代数判据，并给出实例进行仿真实验。

为了准确提取图像中目标特征，结合靶标的尺寸和特征信息提出了一种基于全局信息的方法。利用霍夫变换(HT)确定图像中包含靶标的目标区域；在目标区域中提取靶标上不同特征区域的中心；利用提取的中心拟合靶标在图像中所占区域的圆心和半径；完成图像上各区域与靶标上对应区域的匹配。实验证明该方法能够有效、准确的提取图像中靶标的特征，实验室内实验中靶标上特征区域中心提取精度为0.09 pixel，实验室外提取精度为0.12 pixel。在序列图像处理时,利用前一帧图像的结果可以有效降低计算量，提高提取精度。

详细介绍 Unity全局光照技术入门 知识。包括理论上的探讨，参数的详细说明，还有Shader中的应用等。

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