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透视变换+双线性插值

于 2022-02-15 发布 文件大小:1.62 kB
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代码说明:

双线性插值和透视变化,用于图片的校正

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    说明:  基于强化学习的机器人寻路,以方格地图为环境(reinforcement learning apply in the robatics)
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    FastNewman算法用于解决复杂网络社团划分问题,但是原始的FastNewman算法的复杂度太高,当网络节点增多到上万个节点后,算法运行一次需要数天的时间,而且输入矩阵也会占据很多内存。算法的原理及原始代码见链接(转载):http://www.docin.com/p-668567774.html 算法改进方案: 1. 输入的连接矩阵由原来的n*n(n为节点个数)矩阵,变为m*2(m为连接个数)矩阵,减少了输入数据量,改变了算法内部数据处理方式 2. 算法内部原来的循环处理方式,通过matlab特有的矩阵化处理方式进行优化,减少循环使用次数,降低了算法复杂度 3. 算法内部对e矩阵的计算由原来的对节点的循环方式,改为对连接的循环方式,循环次数由原来的n*n次减少至m次 压缩包文件注释: 1. main.m             为算法主程序,内部包含对算法和数据文件的调用,以及图片生成程序 2. FastNewman.m  改进的Fast Newman算法 3. class_cal.m        用于对算法输出的Z矩阵进行处理,生成各个类内的节点细胞矩阵 4. 50.mat             50个节点的复杂网络,包含节点坐标和连接矩阵 5. 聚类树状图.jpg  对Z矩阵的画图 6. 聚类效果图.jpg  对class_cal.mat输出结果的画图
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