登录
首页 » C++ » znsbudk

znsbudk

于 2018-09-04 发布 文件大小:123KB
0 148
下载积分: 1 下载次数: 0

代码说明:

  人工智能中,经典的基于小波变换的图像处理和图像去噪的解决办法,可下载后观摩使用(In artificial intelligence, the classical image processing and image denoising based on wavelet transform can be downloaded and used)

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • 69491728rough-set-codes
    胡清华邻域粗糙集源码,matlab源代码,方便可用(Hu Qinghua neighborhood rough sets source code, matlab source code, easy to use)
    2021-04-23 09:08:48下载
    积分:1
  • project
    数据挖掘,推荐系统,堆叠降噪自编码器,逻辑回归(Data mining, recommender systems, stack noise reduction, self coder, logic regression)
    2021-01-25 23:58:43下载
    积分:1
  • 决策树与集成算法
    决策树与集成算法,用来分类已知数据种类,希望对编程有帮助(Decision tree and ensemble algorithm are used to classify known data types.)
    2018-09-09 17:38:01下载
    积分:1
  • 算法
    包含很多知名算法实现,支持向量机,决策树,粗糙集,贝叶斯分类器等,适合学术研究,短评论意见挖掘,文本分类等。
    2022-06-03 05:40:28下载
    积分:1
  • Wavelet-Packet
    基于混合信号的小波包分解技术在故障特征提取中的应用(Feature Extraction Using Multisignal Wavelet Packet Decomposition)
    2017-04-15 15:49:06下载
    积分:1
  • pvdvk48
    Matrix QR decomposition of digital analysis of the more difficult procedures, it is worth a look
    2018-09-05 18:32:16下载
    积分:1
  • 聚类指标小结
    聚类评价指标的各种说明,非常详细,请仔细阅读。(Cluster evaluation indicators of various descriptions, very detailed.)
    2020-06-19 05:20:01下载
    积分:1
  • pu_ju_lei
    将数据集转换为拉普拉斯矩阵,然后利用基于图论的谱聚类进行聚类。拉普拉斯矩阵采用高斯核函数,全连接方法计算。谱聚类擅长处理高维数据或非凸数据集。(The data set is transformed into Laplacian matrix, and then clustered by spectral clustering based on graph theory. The Laplacian matrix is calculated by using the Gauss kernel function and the full connection method. Spectral clustering is good at dealing with high-dimensional or non-convex data sets.)
    2019-07-01 16:05:39下载
    积分:1
  • python-knn
    主要利用Python软件,利用KNN算法对垃圾邮件进行分类(This paper mainly uses Python software to classify spam mail by using KNN algorithm)
    2017-11-10 15:46:56下载
    积分:1
  • Ecalt算法
    Eclat算法是一种深度优先算法,采用垂直数据表示形式,在概念格理论的基础上利用基于前缀的等价关系将搜索空间(概念格)划分为较小的子空间(子概念格)。Eclat算法采用方法二计算支持度。对候选k项集进行支持度计算时,不需再次扫描数据库,仅在一次扫描数据库后得到每个1项集的支持度,而候选k项集的支持度就是在对k-1项集进行交集操作后得到的该k项集Tidset中元素的个数。本算法利用diffset数据格式实现。
    2022-03-02 17:06:13下载
    积分:1
  • 696522资源总数
  • 104042会员总数
  • 18今日下载