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一、harris算法简介 1.角点概述 角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。角点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义：角 阅读全文
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一、直方图 1.1原理 直方图是数值数据分布的精确图形表示。 这是一个连续变量的概率分布的估计，是一种条形图。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。 间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相 阅读全文
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一、简介 粒子群算法又被称为粒子群优化算法（PSO）。粒子群算法是源于对鸟群捕食的行为研究；是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。 二、粒子群算法分析 1、基本思想 粒子群算法通过设计一种粒子来模拟鸟群中的鸟类个体，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置 阅读全文
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一、简介 遗传算法是基于达尔文的生物进化论，是人工智能算法的的重要分支，主要用于解决一类求最优解问题。如旅行商（TSP）问题。 遗传算法是将状态当成染色体，状态里的每一个决策都是染色体上的一个基因。然后根据实际情况生成一个适应度函数，计算每一串染色体对环境的适应度。让适应度高的遗传到下一代，适应度低 阅读全文
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一、蚁群算法简介 蚁群算法是对自然界蚂蚁的寻径方式进行模似而得出的一种仿生算法：蚂蚁在运动过程中，能够在它所经过的路径上留下信息素(pheromone)的物质进行信息传递，而且蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质，并以此指导自己的运动方向。由大量蚂蚁组成的蚁群集体行为便表现出一种信息正反馈现象：某一路径 阅读全文
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一、遗传算法简介： 遗传算法是模拟生物在自然环境下的遗传和进化过程的一种自适应的全局优化搜索算法，通过借助遗传学的原理，经过自然选择、遗传、变异等作用机制进而筛选出具有适应性更高的个体（适者生存）。遗传算法从20世纪七八十年代的诞生到现在主要集中的适用范围为：NP问题（指存在多项式算法能够解决的非决 阅读全文
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引言：聚类是将数据分成类或者簇的过程，从而使同簇的对象之间具有很高的相似度，而不同的簇的对象相似度则存在差异。聚类技术是一种迭代重定位技术，在我们的生活中也得到了广泛的运用，比如：零件分组、数据评价、数据分析等很多方面；具体的比如对市场分析人员而言，聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中分出不同的 阅读全文
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一、简介 MATLAB软件有提供一个模糊推理系统编辑器，利用模糊工具箱在matlab命令窗口输入Fuzzy命令进入模糊控制编辑环境 二、主要步骤 1、接受输入变量 2、输入变量模糊化 3、利用模糊规则进行推理得出结论 4、综合步骤3利用结论从模糊隶属度得到实际的输出值 5、输出结果 三、MATLAB 阅读全文
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简介：感知机在1957年就已经提出，可以说是最为古老的分类方法之一了。是很多算法的鼻祖，比如说BP神经网络。虽然在今天看来它的分类模型在很多数时候泛化能力不强，但是它的原理却值得好好研究。先学好感知机算法，对以后学习神经网络，深度学习等会有很大的帮助。 一，感知机模型 （1）、超平面的定义 令w1， 阅读全文
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一、K-means聚类算法简介 K-means算法是典型的基于距离的聚类算法，即对各个样本集采用距离作为相似性的评价指标，若两个样本集的距离越近，其相似度就越大。按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，且让簇间的距离尽量的大。最后把得到紧凑且独立的簇作为最终的目标 阅读全文