针对面向聚类的特征选择算法效率和效果无法兼顾,并且对高维数据适用度不高的问题,提出了一种基于邻域分析的加权特征选择算法ENFSA。该算法首先基于信息熵构建候选特征集,降低加权特征选择的候选特征维度,在
一种基于加权空间平滑的新MUSIC算法,赵娥,陈桂丽,本文针对基于空间平滑的新MUSIC算法对相干源的分辨率较低的问题,提出了一种基于加权空间平滑的新MUSIC算法。该算法充分利用了协方��
信道估计技术是长期演进(LTE)核心技术之一。传统的LMMSE信道估计算法有着良好的系统性能,但其最显著的缺点就是自相关矩阵繁琐的求逆运算量大。针对这一问题,提出了基于相关带宽的两种不同的分块矩阵法。
给出了一种利用目标函数的二阶信息选择工作集训练加权支持向量机的算法,导出了加权支持向量机的KKT条件。实验结果表明,与利用目标函数的一阶近似信息选择工作集的训练算法相比,该算法减少了训练迭代次数,特别
特征加权的模糊C聚类算法,陈新泉,,本文首先推导给出了FCM聚类算法与特征权重最优化相结合的优化迭代公式,接着将计算中心平均点的公式代入到隶属度的更新公式和特征
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针对GrabCut基于像素建立图模型并进行迭代求解耗时的特点,提出了一种新的基于SLICO改进的GrabCut分割新算法。首先用户在图像目标区域手动划定一个矩形框,然后在CIELab颜色模型下利用SL
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