技术简介： 一种基于模糊度量的k均值聚类的数据处理方法，包括以下步骤：1)初始化，在m个n维向量中随机取q个向量作为初始均值聚类中心，q为类型数目；2)对于每一个待聚类的向量计算到每一个均值中心的模糊…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于卷积神经网络的食物图像自动分类方法，包括以下步骤1)利用网络爬虫从互联网爬取食物图像数据，人工筛选标签正确的食物图像归至InitialData数据集；2)使用InitialData训练FoodCNN卷积神…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于BP神经网络的珍珠多分类方法，包括以下步骤1)获取珍珠图像作为样本数据；2)从样本数据中提取所需要的特征；3)将所提取的特征以及珍珠的类别标签作为训练数据，训练三个BP神经网络模型，…… 查看详细 >
技术简介： 一种结合EDSVM的软件缺陷数据关联分类方法，包括以下步骤步骤1从软件数据集中获取数据，并对数据进行预处理；将数据按照设定比例划分为训练集和测试集；步骤2构造分类器，包括规则生成、规则排…… 查看详细 >
技术简介： 一种多特征联合足球位置识别的方法，以特征抽取和分类为基础，改进传统一次性检测的方法，采用远近距离多尺度二次检测策略。使用目标检测常见的HoG+SVM算法作为初步检测的模型，提取到一系列初…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于自适应密度聚类的非线性流行学习降维方法，包括以下步骤1)用用自适应密度聚类算法聚类后，用ICA对每个聚类降维形成线性模型平面；2)建立局部线性模型间的最小穿越树MST；3)遍历流行的全…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于多线性主成分分析和张量分析的SAR图像目标识别方法包括构建四阶张量训练样本；利用多线性主成分分析得到多线性投影矩阵；构建核心张量；对核心张量进行线性判别分析，得到一组线性判别…… 查看详细 >
技术简介： 一种基于动态时间规整均值的矢量聚类方法，包括以下步骤1)初始化，随机选取c类聚类初值中心j＝1,...,c，令t＝1；2)把分类到各个类里，使用DTW距离分类法，当到第j类的均值中心的DTW距离小于到其…… 查看详细 >
技术简介： 本发明涉及一种基于小子集分组的聚类方法，把样本数据分成一系列子集，将子集分组，基于子集分组结果计算每个子集中任意两个样本的相关度，得到累计两两关系的样本关系矩阵，基于规范化的样本关…… 查看详细 >
技术简介： 一种车内环境热舒适度的评价方法，包括；通过传感器设备在不同工况条件下采集车内温度、相对湿度和空气流速；将采集的数据通过PMV模型进行计算，得到PMV值，并使用FCM算法对PMV值进行聚类，将车…… 查看详细 >
技术简介： 一种用于人类行为识别的深度联合结构化和结构化学习的方法，包括以下步骤1)构造联合结构和结构公式化；2)使用空间网络从图像中的人体区域提取深层卷积神经网络特征，将空间网络的fc6层的输出作…… 查看详细 >
基于采用深度Adaboost算法的BP人工神经元网络的喷射器性能的预测方法
技术简介： 一种基于深度BP‑Adaboost神经网络的喷射器性能预测方法，对于给定的喷射器，收集相关参数：根据神经网络拓扑结构，确定神经网络输入层、隐含层和输出层的神经元个数；输入样本开始对步骤二建立…… 查看详细 >