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target-detection-in-sea-clutter
- 作者分析了海杂波的多普勒谱特性，给 出了两种基于多普勒谱特征的检测方法，应用联合瑞利概率密度函数描述海杂波 多普勒谱的统计特性和熵值方式表示多普勒谱的波形特性。 -As the present study on sea clutter are shown, based on the analysis of sea clutter Doppler spectrum characteristics, two target detection algorithms are propo
Fergus-Perona
- We present a method to learn and recognize object class models from unlabeled and unsegmented cluttered scenes in a scale invariant manner. Objects are modeled as flexible constellations of parts. A probabilistic representation is used for al
master_thesis
- 音乐领域中文实体关系抽取研究 实体关系抽取的任务是从文本中抽取出两个或者多个实体之间预先定义 好的语义关系。本文将实体关系抽取定义为一个分类问题，主要研究内容是 中文音乐领域的实体关系抽取。针对这一问题，本文首先构建了中文音乐实 体关系语料库，然后分别采用了基于序列模式挖掘的无指导的方法和基于特 征提取的有指导的方法来解决这一问题。 -Dissertation for the Master Degree in Engineering urgently needed to de
DataMining3rd
- 评测数据在去掉停用词的 分类过程开放测试中,引入Good-Turing算法的分类性能比Laplace原则提高了3·05 ,比Lidstone方法提高 1·00 .而在交叉熵选择特征词的算法中,增加Good-Turing的贝叶斯分类方法可比最大熵分类性能高95 .通过这种数据平滑的算法,有助于克服因数据稀疏而引发的特征词缺失问题 -Evaluation data in the open test of the classification process to remove stop
WignerVille2014
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
Marx20110509
- 本文将小波图像分解和信息熵特征提取相结合，提出一种新的掌纹特征提取算法。该算法首先对掌纹灰度图像进行二维小波分解，再利用多分辨信息熵分别计算不同尺度下的能谱熵作为特征向量，从而实现掌纹特征提取。该算法不但避免了图像增强和纹理细化等预处理过程，而且运用多分辨信息熵的自适应计算方法来调节分解级数，使得到的特征向量长度远小于传统算法。-In this paper, wavelet image decomposition and information entropy feature extractio
diagnosis--based-on-LEM
- A novel fault feature extraction method based on the local mean decomposition technology and multi-scale entropy is proposed in this paper. When fault occurs in roller bearings, the vibration signals picked up would exactly display non-stationary
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- 融合小波能谱熵和支持向量机ＳＶＭ的特点提出了基于小波能谱熵的ＳＶＭ故障诊断方法． 利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向 量-Fusion wavelet energy entropy and support vector machine SVM is proposed based on the characteristics of wavelet energy entropy SVM fault diagnosis method. U