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搜索资源 - Local approximation
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对图像进行local approximation处理的技术,应用于图像去模糊中.
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LASIP局部多项式逼近算法用于二维信号处理、图像复原，图像去噪的MATLAB实现。,LASIP local polynomial approximation algorithm for two-dimensional signal processing, image restoration, Image Denoising MATLAB to achieve.
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自己编写的任务机调度问题的近似算法（包括了穷举+近似的算法），请指正-The task of preparing their own local approximation algorithm for scheduling problem (including the exhaustive+ similar to the algorithm), please correct me
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Solve TSP by local approximation
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ADIAL Basis Function (RBF) networks were introduced
into the neural network literature by Broomhead and
Lowe [1], which are motivated by observation on the local
response in biologic neurons. Due to their better
approximation capabilities, si
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机械手RBF网络自适应控制，是个很好的例子，可以借鉴的-RBF convergence than the BP neural network, and can avoid local optimum, can be used for classification, function approximation
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摘要：拐点是数字图像中的一个重要信息载体 提出一种新的拐点检测算法 该算法并非寻找连续空间中曲率的离散近似计算方法，而是源于离散曲线的外观特征，推导出离散曲线上拐点处k个点对间欧氏距离平方和局部最小这一重要性质。基于该性质，本算法首先利用Freeman链码的性质.过滤掉物体边界上明显不可能成为拐点的象素，然后在剩余的边界点中通过寻找该局部最小值定位出拐点。给出了本算法与四种著名拐点检测算法的对比实验。
-Abstract: The inflection point is a digital
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4 files are included in the package:
(1) fs01.m - the 1st-order local linear approximation (LLA) very similar to algorithm by Farmer and Sidorowich (1987). Uses constrained linear least squares (lsqlin) and
(2) ts1.m - to reconstruct the vector
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采用局部线性逼近法来预测复杂的混沌时间序列。-Local linear approximation method using chaotic time series prediction
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支持向量机是一种新颖的机器学习方法，主要用于模式识别、回归预测、函数逼近、参数估计。相比于其他的学习方法，支持向量机不仅克服了非线性，局部极小和维数灾难问题，而且具有更好的泛化能力。-Support vector machine is a novel machine learning method, mainly for pattern recognition, regression, function approximation, parameter estimation. Compared
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Local Linear ApproximationLo cal Linear Approximation-Local Linear ApproximationLocal Linear ApproximationLocal Linear Approximation
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2:Takagi-Sugeno fuzzy modeling
2.1 Construction of Fuzzy Models
2.1.1 Sector Nonlinearity
2.2 Basic Fuzzy Mathematics for Modeling
2.2.1 Local Approximation in Fuzzy
Partition Spaces-2:Takagi-Sugeno fuzzy modeling
2.1 Construction
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Essentially non-oscillatory (ENO) and Weighted ENO (WENO) are finite difference or finite volume schemes. The first ENO scheme is constructed by Harten et. al. in 1987. The first WENO scheme is constructed in 1994 by Liu,Osher and Chan for a third or
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This book presents a comprehensive and unifying introduction to kernel adaptive fi ltering. Adaptive signal processing theory has been built on three pillars: the linear model, the mean square cost, and the adaptive least - square learning algo
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小波分析是建立在泛函分析、调和分析、数值分析、逼近论和傅里叶分析等的基础上发展起来的新的时频分析方法。与经典的傅里叶分析相比较，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息，因此小波分析有着许多显著的优点。小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。
小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计
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采用更有效的方法分析x86架构下可执行文件的内存使用情况-Over the last seven years, we have developed static-analysis methods to recover a good approximation to the variables and dynamically allocated memory objects of a stripped executable, and to track the flow of values thro
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离散点列的局部双圆弧逼近.pdf论文
用来拟合小线段，可以使小线段光滑，连续。-Discrete points of local double circular arc approximation, papers, can be used for small line segment fitting, continuous and smooth
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RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络。
RBF网络是一种3层前向网络，由输入到输出的映射是非线性的，而隐层空间到输出空间的映射是线性的，而且RBF网络局部逼近的神经网络，因而采用RBF网络大大加快学习速度并避免局部极小问题，
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有限体积法属于加权剩余法中的子区域法 从未知解的近似方法看来,有限体积法属于采用局部近似的离散方法。简言之,子区域法属于有限体积法的基本方法-Finite volume method belongs to the weighted residual method the subdomain method From the approximation of the unknown solution method, finite volume method belongs to discrete
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RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络。(The learning process of RBF networks is similar to the learning process of BP networks. The mai
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